np.itemsize
时间: 2024-05-12 20:13:37 浏览: 16
np.itemsize 是 NumPy 库中的一个属性,用于获取数组中每个元素的字节大小。例如,对于一个 int32 类型的数组,np.itemsize 的值为 4,因为每个元素占用 4 个字节。可以使用以下代码演示 np.itemsize 的用法:
```python
import numpy as np
# 创建一个 int32 类型的数组
arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32)
# 获取数组中每个元素的字节大小
itemsize = arr.itemsize
print(f"Array item size: {itemsize} bytes")
```
输出结果为:
```
Array item size: 4 bytes
```
相关问题
np.array怎么用
1. 创建一个数组:
```python
import numpy as np
# 创建一个一维数组
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr1)
# 创建一个二维数组
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr2)
# 创建一个三维数组
arr3 = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print(arr3)
```
输出:
```
[1 2 3 4 5]
[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]]
```
2. 访问数组元素:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 访问第一个元素
print(arr[0])
# 访问最后一个元素
print(arr[-1])
# 访问多个元素
print(arr[1:4])
```
输出:
```
1
5
[2 3 4]
```
3. 数组运算:
```python
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])
# 数组加法
print(arr1 + arr2)
# 数组乘法
print(arr1 * arr2)
# 数组除法
print(arr2 / arr1)
# 数组求幂
print(arr1 ** arr2)
```
输出:
```
[5 7 9]
[ 4 10 18]
[4. 2.5 2. ]
[ 1 32 729]
```
4. 数组操作:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 数组形状
print(arr.shape)
# 数组维度
print(arr.ndim)
# 数组大小
print(arr.size)
# 数组类型
print(arr.dtype)
# 数组元素字节大小
print(arr.itemsize)
# 数组转置
print(arr.reshape(5, 1))
```
输出:
```
(5,)
1
5
int64
8
[[1]
[2]
[3]
[4]
[5]]
```
def load_bin_vec(fname, vocab): """ Loads 300x1 word vecs from Google (Mikolov) word2vec """ word_vecs = {} with open(fname, "rb") as f: header = f.readline() vocab_size, layer1_size = map(int, header.split()) binary_len = np.dtype('float32').itemsize * layer1_size for line in range(vocab_size): word = [] while True: ch = f.read(1).decode('latin-1') if ch == ' ': word = ''.join(word) break if ch != '\n': word.append(ch) if word in vocab: word_vecs[word] = np.fromstring(f.read(binary_len), dtype='float32') else: f.read(binary_len) return word_vecs 这段代码的含义
这段代码是用来从Google的word2vec文件中加载300维的词向量。它会读取文件头部的信息,包括词汇大小和每个词向量的维度。然后,它会遍历文件中的每一行,并将每个词和其对应的词向量存储在一个字典中。如果词在给定的词汇表中存在,则会将该词和其对应的词向量添加到字典中。最后,返回这个包含词和词向量的字典。