Numpy中的ndarray的size属性返回的是

在Numpy中，ndarray的size属性返回的是该数组中元素的总个数，即数组的尺寸大小。它是通过将数组的所有维度的长度相乘得到的，例如一个3x4的二维数组，它的size属性值为12。可以使用以下代码来获取ndarray数组的size属性值：

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr.size)  # 输出 9

在上面的例子中，我们创建了一个3x3的二维数组，并使用size属性获取了它的元素总个数。

相关问题

numpy的ndarray的属性和方法有哪些

NumPy中最基本的数据类型是`ndarray`，即N维数组，它除了可以存储多维数组外，还提供了丰富的属性和方法，方便对数组进行各种操作。下面列举了`ndarray`的常用属性和方法：

**属性：**

1. `ndarray.shape`：表示数组的形状（即每个维度的大小），返回一个元组。

2. `ndarray.ndim`：表示数组的维度数。

3. `ndarray.size`：表示数组中元素的总个数。

4. `ndarray.dtype`：表示数组元素的数据类型。

5. `ndarray.itemsize`：表示数组中每个元素的字节大小。

6. `ndarray.data`：包含实际数组元素的缓冲区。

**方法：**

1. 数组创建

- `np.array()`：从列表、元组等序列对象创建数组。
- `np.zeros()`：创建全零数组。
- `np.ones()`：创建全一数组。
- `np.empty()`：创建空数组。
- `np.arange()`：创建一维数组，类似于Python的range函数。
- `np.linspace()`：创建指定范围内的等间隔一维数组。
- `np.eye()`：创建单位矩阵或者说对角线上元素为1的矩阵。

2. 数组操作

- 索引和切片：与Python中的列表类似，可以使用索引和切片来访问数组元素。
- 数组形状变换：`reshape()`、`resize()`、`transpose()`、`flatten()`等方法可以改变数组的形状。
- 数组连接：`concatenate()`、`stack()`、`hstack()`、`vstack()`等方法可以实现数组的连接操作。
- 数组拆分：`split()`、`hsplit()`、`vsplit()`等方法可以实现数组的拆分操作。

3. 数组计算

- 数组运算：支持加、减、乘、除、幂运算等基本算术运算。
- 通用函数：支持绝对值、三角函数、指数和对数函数等各种通用函数。
- 统计函数：支持计算数组的平均值、标准差、方差、最大值、最小值等统计函数。

4. 数组排序

- `sort()`、`argsort()`、`lexsort()`、`partition()`等方法可以实现数组的排序操作。

5. 数组文件读写

- `save()`、`savez()`、`load()`等函数可以实现NumPy数组的文件读写操作。

以上是`ndarray`的常用属性和方法，掌握这些属性和方法可以方便地对数组进行各种操作，实现各种数学和科学计算任务。

python numpy.ndarray 转list

可以使用tolist()函数将numpy.ndarray转换为list。

是的，可以使用 `tolist()` 函数将 NumPy 数组转换为 Python 列表。例如，如果 `arr` 是一个 NumPy 数组，你可以使用以下代码将其转换为列表：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
lst = arr.tolist()

现在，`lst` 是一个 Python 列表，它包含与 `arr` 相同的元素。当您创建一个NumPy数组时，您可以将其视为具有以下属性的列表：

1. 数组的维数或轴数，也称为rank。
2. 数组的形状，即每个轴的长度。
3. 数组的数据类型，例如整数、浮点数或布尔值。

此外，NumPy数组还具有许多有用的属性和方法，包括：

1. ndarray.ndim：数组的轴数或维数（rank）。
2. ndarray.shape：数组的形状，以整数元组的形式返回，例如（3，4）表示3行4列的矩阵。
3. ndarray.size：数组中元素的总数。
4. ndarray.dtype：描述数组中元素类型的对象，例如numpy.int32、numpy.int16或numpy.float64等。
5. ndarray.itemsize：数组中每个元素的字节大小。
6. ndarray.data：包含数组实际元素的缓冲区，通常不需要直接访问它。

下面是一个例子：

import numpy as np

# 创建一个形状为(2,3)的二维数组
a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])

print("ndim:", a.ndim)  # 输出: 2
print("shape:", a.shape)  # 输出: (2, 3)
print("size:", a.size)  # 输出: 6
print("dtype:", a.dtype)  # 输出: int64
print("itemsize:", a.itemsize)  # 输出: 8
print("data:", a.data)  # 输出: <memory at 0x7fb93883e9a0>