12.Numpy中统计数组元素个数的方法是itemsize(6分) 正确 A B 错误 判断题 13.Python中for循环可以遍历任何序列的项目，如一个列表或者一个字符串(6分) A 正确 B 错误 判断题 14.Python支持使用字典的“键”作为下标来访问字典中的值(6分) 正确 A 错误

12. 答案是 B) 错误。

Numpy 中统计数组元素个数的方法是 size，而不是 itemsize。itemsize 用于返回数组中每个元素的字节大小。

13. 答案是 A) 正确。

Python 中的 for 循环可以遍历任何序列的项目，包括列表、字符串、元组等。

14. 答案是 A) 正确。

Python 支持使用字典的键作为下标来访问字典中的值。可以使用字典名加上键来获取对应的值。例如，dictionary[key]。

相关问题

Numpy中统计数组元素个数的方法是

使用Numpy中的函数`numpy.size()`可以统计数组中的元素个数，该函数返回整数类型的结果，表示数组中元素的总个数。如果想要统计某个轴上的元素个数，可以使用`numpy.size()`函数的`axis`参数指定轴的编号。例如，对于一个二维数组`arr`，可以使用`numpy.size(arr, axis=0)`统计第一维（行）的元素个数，使用`numpy.size(arr, axis=1)`统计第二维（列）的元素个数。另外，如果只想统计非零元素个数，可以使用`numpy.count_nonzero()`函数，该函数返回整数类型的结果，表示数组中非零元素的个数。

使用python numpy，输出数组A中除了数组B中元素之外的其他元素

### 回答1：
可以使用 Numpy 中的 setdiff1d 函数来实现。这个函数可以返回两个数组中不同的元素。

语法如下：

numpy.setdiff1d(ar1, ar2, assume_unique=False, return_indices=False)

ar1 和 ar2 是要比较的两个数组，assume_unique 是一个布尔值，表示两个数组是否包含重复元素，默认值为 False。return_indices 也是一个布尔值，表示是否返回原数组中不同元素的索引，默认值为 False。

举个例子:

import numpy as np

A = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
B = np.array([2, 4, 6, 8])

C = np.setdiff1d(A, B)
print(C)

输出:

[1 3 5 7 9]

C 数组就是 A 中除了 B 中的元素之外的其他元素。

### 回答2：
使用Python的NumPy模块，可以通过数组的索引和逻辑运算符，很容易地输出数组A中除了数组B中元素之外的其他元素。

以下是一种可能的实现方式：

import numpy as np

# 创建示例数组A和B
A = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
B = np.array([2, 4])

# 使用NumPy的in1d函数检查数组A中的每个元素是否存在于数组B中
mask = np.in1d(A, B, invert=True)

# 根据掩码提取数组A中除了数组B中元素之外的其他元素
result = A[mask]

# 输出结果
print(result)

运行以上代码，将输出数组A中除了数组B中元素之外的其他元素：

[1 3 5]

注意，这里使用`np.in1d(A, B, invert=True)`来获取掩码，参数`invert=True`的作用是对检查结果取反，即返回不在B中的元素所对应的掩码。