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法律研究獲取 NumPy 中元素所佔用的總位元組數
要獲取掩碼陣列所佔用的總位元組數，請在 NumPy 中使用 **ma.MaskedArray.nbytes** 屬性。不包括陣列物件非元素屬性所佔用的記憶體。
掩碼可以是 nomask，表示關聯陣列的任何值均有效，也可以是布林值的陣列，用於確定關聯陣列的每個元素的值是否有效。
步驟
首先，匯入所需的庫 -
import numpy as np import numpy.ma as ma
使用 numpy.array() 方法建立陣列 -
arr = np.array([[35, 85], [67, 33]])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", arr.dtype)
print("
Array itemsize...
", arr.itemsize)獲取陣列的維度 -
print("Array Dimensions...
",arr.ndim)
獲取所佔用的總位元組數 -
print("Array nbytes...
",arr.nbytes)建立一個掩碼陣列並將其中的某些元素標記為無效 -
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[0, 0], [ 0, 1]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)獲取掩碼陣列的維度 -
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)
獲取掩碼陣列的 itemsize -
print("
Our Masked Array itemsize...
", maskArr.itemsize)獲取掩碼陣列所佔用的總位元組數，在 NumPy 中使用 ma.MaskedArray.nbytes 屬性 -
print("
Our Masked Array nbytes...
",maskArr.nbytes)
示例
import numpy as np
import numpy.ma as ma
arr = np.array([[35, 85], [67, 33]])
print("Array...
", arr)
print("
Array type...
", arr.dtype)
print("
Array itemsize...
", arr.itemsize)
# Get the dimensions of the Array
print("Array Dimensions...
",arr.ndim)
# Get the total bytes consumed
print("Array nbytes...
",arr.nbytes)
# Create a masked array and mask some of them as invalid
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[[0, 0], [ 0, 1]])
print("
Our Masked Array
", maskArr)
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)
# Get the dimensions of the Masked Array
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)
# Get the itemsize of the Masked Array
print("
Our Masked Array itemsize...
", maskArr.itemsize)
# To get the total bytes consumed by the masked array, use the ma.MaskedArray.nbytes attribute in Numpy
print("
Our Masked Array nbytes...
",maskArr.nbytes)輸出
Array... [[35 85] [67 33]] Array type... int64 Array itemsize... 8 Array Dimensions... 2 Array nbytes... 32 Our Masked Array [[35 85] [67 --]] Our Masked Array type... int64 Our Masked Array Dimensions... 2 Our Masked Array itemsize... 8 Our Masked Array nbytes... 32
更新於: 2022年2月22日
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