如何通过numpy库增强python .size函数的功能

要使用 NumPy 库增强 Python 中的 .size 函数功能，首先需要导入 NumPy 库

import numpy as np  # 创建一个 NumPy 数组 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])  # 计算数组的元素总数（使用 NumPy 的 size 函数） total_elements = np.size(arr) print("Total elements:", total_elements)  # 计算数组的维度 dimensions = arr.ndim print("Dimensions:", dimensions)  # 计算数组的形状 shape = arr.shape print("Shape:", shape)  # 计算数组中每个轴的元素数量 axis_lengths = [arr.shape[i] for i in range(arr.ndim)] print("Axis lengths:", axis_lengths) 

这将输出：

Total elements: 9 Dimensions: 2 Shape: (3, 3) Axis lengths: [3, 3] 

在这个例子中，我们使用了 NumPy 的 size 函数来计算数组的元素总数。同时，我们还可以使用数组的 ndim 属性来获取数组的维度，使用 shape 属性来获取数组的形状，以及通过遍历形状元组来获取每个轴的元素数量。这些信息有助于更好地了解和操作 NumPy 数组。