numpy中itemsize和size
时间: 2024-06-03 16:09:10 浏览: 11
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
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()
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。
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