np.item
时间: 2023-07-04 17:12:51 浏览: 29
np.item是NumPy库中的一个函数,用于以特定类型从数组中提取标量。例如,如果有一个数组arr,可以使用np.item()函数来提取其中的一个元素,并指定它的数据类型,如下所示:
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3])
x = np.item(arr[1], dtype=np.int8)
print(x) # 输出2
```
在上面的例子中,我们从数组arr中提取了第二个元素2,并将其转换为int8类型的标量x。
相关问题
np.array与np.ndarry
np.array()和np.ndarray()都是用于创建NumPy数组的函数,但它们有一些细微的区别。
首先,np.array()是一个函数,用于将输入转换为NumPy数组。它可以接受任何序列型的输入,包括元组、列表和数组。np.array()还可以指定创建的数组的数据类型,默认情况下根据输入的数据类型进行推断。简单示例中的arr01和arr02都是通过np.array()函数创建的,其中arr01的数据类型是int32,arr02的数据类型是float64。
而np.ndarray()是一个类,用于创建NumPy数组对象。与np.array()不同,np.ndarray()需要提供一个shape参数来指定数组的形状,还可以指定数据类型。np.ndarray()还可以通过dtype参数指定数组的数据类型。
另外,np.asarray()和np.array()在功能上是相似的,都可以用于创建NumPy数组。但是,np.asarray()函数返回一个输入数组的视图(view),如果输入数组已经是一个NumPy数组,则不会创建新的数组对象。而np.array()函数总是返回一个新的数组对象。
综上所述,np.array()和np.ndarray()都可以用于创建NumPy数组,但它们的用法和功能略有不同。np.array()是一个函数,用于将输入转换为数组,而np.ndarray()是一个类,用于创建数组对象。np.asarray()函数与np.array()函数相似,但返回的是输入数组的视图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Numpy.array()详解 、np.array与np.asarray辨析、 np.array和np.ndarry的区别](https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/89047893)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
np.array与np.ndarray
np.array()和np.ndarray()之间的区别是什么?
np.array()是一个创建ndarray的便利函数,它将输入的数据转化为ndarray格式的数组。它可以接受多种不同类型的输入数据,包括列表、元组和其他可迭代对象。np.array()会将输入数据转化为ndarray对象,而ndarray是一个多维数组对象。
np.ndarray()是一个类,它用于创建ndarray数组。与np.array()不同,np.ndarray()需要显式地指定数组的维度和数据类型。它可以通过传递一个元组作为参数来指定数组的形状,还可以通过指定dtype参数来指定数组的数据类型。
总结来说,np.array()是一个创建ndarray数组的方便的函数,而np.ndarray()是一个类,用于创建ndarray数组,它提供了更多的灵活性和控制能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Numpy.array()详解 、np.array与np.asarray辨析、 np.array和np.ndarry的区别](https://blog.csdn.net/sinat_28576553/article/details/89047893)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [浅谈numpy中np.array()与np.asarray的区别以及.tolist](https://download.csdn.net/download/weixin_38571453/13711564)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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