numpy中itemsize和size

在numpy中，itemsize是每个数组元素的大小（以字节为单位），可以使用数组的dtype属性来获取。例如，对于一个numpy数组arr，可以使用arr.dtype.itemsize来获取每个元素的大小。

而size是数组中元素的总数，可以使用数组的size属性来获取。例如，对于一个numpy数组arr，可以使用arr.size来获取数组中元素的总数。

相关问题

(1) 利用numpy文件函数读取iris数据集（已保存为txt格式） (2) 对读取的数组文件，打印输出其相关属性（shape、ndim、size、dtype、itemsize等） (3) 对读取的数组进行排序，并求出和、均值、方差、最小值、最大值、累积和、累积等，并给出按行和按列输出的结果。 (4) 利用numpy文件函数将其中的部分计算结果以文件形式保存下来。

要完成这些任务，我们可以使用Numpy库的函数来读取、操作和保存数据。下面是针对你的问题的示例代码：

首先，我们可以使用`numpy.loadtxt()`函数来读取Iris数据集的txt文件。假设文件名为`iris.txt`：

import numpy as np

# 读取iris数据集
data = np.loadtxt('iris.txt', delimiter=',')

print("Data:", data)

接下来，我们可以打印输出读取的数组文件的相关属性，包括shape、ndim、size、dtype和itemsize：

# 打印数组属性
print("Shape:", data.shape)
print("Dimensions:", data.ndim)
print("Size:", data.size)
print("Data Type:", data.dtype)
print("Item Size:", data.itemsize)

然后，我们可以对读取的数组进行排序，并计算出和、均值、方差、最小值、最大值、累积和和累积积等。以下是示例代码：

# 对数组进行排序
sorted_data = np.sort(data)

# 计算和、均值、方差、最小值、最大值、累积和和累积积
sum_data = np.sum(data)
mean_data = np.mean(data)
var_data = np.var(data)
min_data = np.min(data)
max_data = np.max(data)
cumsum_data = np.cumsum(data)
cumprod_data = np.cumprod(data)

# 按行输出结果
print("Sum (by row):", np.sum(data, axis=1))
print("Mean (by row):", np.mean(data, axis=1))
print("Variance (by row):", np.var(data, axis=1))
print("Minimum (by row):", np.min(data, axis=1))
print("Maximum (by row):", np.max(data, axis=1))
print("Cumulative Sum (by row):", np.cumsum(data, axis=1))
print("Cumulative Product (by row):", np.cumprod(data, axis=1))

# 按列输出结果
print("Sum (by column):", np.sum(data, axis=0))
print("Mean (by column):", np.mean(data, axis=0))
print("Variance (by column):", np.var(data, axis=0))
print("Minimum (by column):", np.min(data, axis=0))
print("Maximum (by column):", np.max(data, axis=0))
print("Cumulative Sum (by column):", np.cumsum(data, axis=0))
print("Cumulative Product (by column):", np.cumprod(data, axis=0))

最后，我们可以使用`numpy.savetxt()`函数将部分计算结果以文件形式保存下来。以下是示例代码：

# 将部分计算结果保存到文件
np.savetxt('sum_data.txt', sum_data)
np.savetxt('mean_data.txt', mean_data)
np.savetxt('var_data.txt', var_data)

请注意，根据你的需求，可能需要调整保存的数据格式和文件名。

希望这些示例代码能够帮助你读取和操作Iris数据集，并将部分计算结果保存到文件中。如果还有其他问题，请随时提问！

numpy中ndarray的全部用法

1. 创建ndarray数组：
np.array()、np.zeros()、np.ones()、np.full()、np.arange()、np.linspace()、np.random.rand()、np.random.randn()、np.random.randint()

2. 数组属性：
ndarray.shape、ndarray.dtype、ndarray.ndim、ndarray.size、ndarray.itemsize、ndarray.nbytes

3. 数组索引和切片：
ndarray[index]、ndarray[start:end]、ndarray[start:end:step]、ndarray[condition]、ndarray[condition][condition]、ndarray[condition & condition]、ndarray[condition | condition]

4. 数组运算：
ndarray +、ndarray -、ndarray *、ndarray /、ndarray //、ndarray %、ndarray **、ndarray +=、ndarray -=、ndarray *=、ndarray /=、ndarray //=、ndarray %=、ndarray **=

5. 数组函数：
np.sort()、np.argsort()、np.concatenate()、np.split()、np.vstack()、np.hstack()、np.transpose()、np.dot()、np.sum()、np.mean()、np.std()、np.max()、np.min()、np.exp()、np.log()、np.power()、np.clip()、np.where()、np.unique()、np.save()、np.load()、np.savetxt()、np.loadtxt()

6. 数组广播：
ndarray + scalar、ndarray + ndarray、ndarray * scalar、ndarray * ndarray

7. 数组复制：
ndarray.copy()、ndarray.view()、ndarray.ravel()、ndarray.flatten()、ndarray.resize()、ndarray.transpose()、ndarray.swapaxes()、ndarray.squeeze()、ndarray.repeat()

8. 数组比较：
ndarray ==、ndarray !=、ndarray >、ndarray >=、ndarray <、ndarray <=、np.array_equal()

9. 数组逻辑：
np.logical_and()、np.logical_or()、np.logical_not()、np.logical_xor()

10. 数组迭代：
for i in ndarray:、ndarray.flat、ndarray.flatten()、np.nditer()