numpy.ndarray.item#

方法

ndarray.item(*args)#

将数组的单个元素复制到标准的 Python 标量并返回。

参数:
*args参数（数量和类型可变）

  • none：在这种情况下，该方法仅适用于只有一个元素的数组（a.size == 1），该元素将被复制到标准的 Python 标量对象并返回。

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

  • tuple of int_types：功能类似于单个 int_type 参数，不同之处在于该参数被解释为数组的 nd 索引。

返回:
z标准 Python 标量对象

数组指定元素的副本，作为合适的 Python 标量

备注

当 a 的数据类型为 longdouble 或 clongdouble 时，item() 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 数组返回一个缓冲区对象给 item()，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，但不同的是，它返回的是标准的 Python 标量，而不是数组标量。这对于加快数组元素的访问速度以及使用 Python 优化的数学运算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 object dtype 的数组，元素按原样返回。

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