numpy.ndarray.item#

method

ndarray.item(*args)#

复制数组的一个元素到标准Python标量并返回它.

参数:
args参数(可变数量和类型)

  • none:在这种情况下,该方法仅适用于具有一个元素的数组( a.size == 1 ),该元素被复制到标准 Python 标量对象中并返回.

  • int_type: 此参数被解释为数组的扁平索引,用于指定要复制和返回的元素.

  • int_type 的元组:与单个 int_type 参数的作用相同,但参数被解释为数组的 nd 索引.

返回:
z标准 Python 标量对象

数组的指定元素的副本,作为合适的 Python 标量

注释

当 a 的数据类型为 longdouble 或 clongdouble 时,item() 会返回一个标量数组对象,因为没有可用的 Python 标量不会丢失信息. Void 数组为 item() 返回一个缓冲区对象,除非定义了字段,在这种情况下,将返回一个元组.

item 与 a[args] 非常相似,不同之处在于,它返回的是一个标准的 Python 标量,而不是数组标量.这对于加快访问数组元素的速度,以及使用 Python 的优化数学函数对数组元素进行算术运算非常有用.

示例

>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(123)
>>> x = np.random.randint(9, size=(3, 3))
>>> x
array([[2, 2, 6],
       [1, 3, 6],
       [1, 0, 1]])
>>> x.item(3)
1
>>> x.item(7)
0
>>> x.item((0, 1))
2
>>> x.item((2, 2))
1

对于具有对象 dtype 的数组,元素将按原样返回.

>>> a = np.array([np.int64(1)], dtype=object)
>>> a.item() #return np.int64
np.int64(1)
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