Numpy：二维数组矩阵的大小？

如何解决Numpy：二维数组矩阵的大小？

我下面的 2 个语句在内部机制上有何不同，而它们却给出相同的输出？

x = np.array([[**1,2,3,6,7,8**],[**4,5,8,9,5**]])

np.size(x)

x.size

两个都是正确的输出，因为数组的大小是 12。

解决方法

在这种情况下，未指定轴 sp 时，内部 np.size(x) 调用 x.size，结果相同。

if axis is None:
    try:
        return a.size
    except AttributeError:
        return asarray(a).size

但是，如果您指定 axis，则结果会有所不同。

>>> a=np.arange(16).reshape(4,4)
>>> a.shape
(4,4)
>>> np.size(a,axis=1)
4
>>> a.size
16

,

np.size 接受参数轴； x.size 总是返回元素的总数：

def size(a,axis=None):
    """
    Return the number of elements along a given axis.

    Parameters
    ----------
    a : array_like
        Input data.
    axis : int,optional
        Axis along which the elements are counted.  By default,give
        the total number of elements.

    Returns
    -------
    element_count : int
        Number of elements along the specified axis.

    See Also
    --------
    shape : dimensions of array
    ndarray.shape : dimensions of array
    ndarray.size : number of elements in array

    Examples
    --------
    >>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
    >>> np.size(a)
    6
    >>> np.size(a,1)
    3
    >>> np.size(a,0)
    2

    """
    if axis is None:
        try:
            return a.size
        except AttributeError:
            return asarray(a).size
    else:
        try:
            return a.shape[axis]
        except AttributeError:
            return asarray(a).shape[axis]