NumPy 1.14 - MaskedArray.item()

numpy.ma.MaskedArray.item




numpy

numpy.ma.MaskedArray.item

MaskedArray.item(*args)

एक सरणी के एक तत्व को एक मानक पायथन स्केलर पर कॉपी करें और इसे वापस करें।

पैरामीटर:

* आर्गन्स : तर्क (चर संख्या और प्रकार)

  • कोई नहीं: इस मामले में, विधि केवल एक तत्व ( a.size == 1 ) के साथ सरणियों के लिए काम करती है, कौन सा तत्व मानक पायथन स्केलर ऑब्जेक्ट में कॉपी किया गया है और वापस आ गया है।
  • int_type: इस तर्क को सरणी में एक फ्लैट इंडेक्स के रूप में व्याख्या की जाती है, जो निर्दिष्ट करता है कि किस तत्व को कॉपी और वापस करना है।
  • int_types का tuple: कार्य के रूप में एकल int_type तर्क करता है, सिवाय इसके कि तर्क को nd-index के रूप में सरणी में व्याख्या किया गया है।
यह दिखाता है:

z : मानक पायथन स्केलर ऑब्जेक्ट

उपयुक्त पायथन स्केलर के रूप में सरणी के निर्दिष्ट तत्व की एक प्रति

टिप्पणियाँ

जब डेटा प्रकार a longdouble या clongdouble है, तो आइटम () एक स्केलर सरणी ऑब्जेक्ट देता है क्योंकि कोई उपलब्ध पायथन स्केलर नहीं है जो जानकारी नहीं खोएगा। शून्य सरणियाँ आइटम के लिए एक बफर ऑब्जेक्ट लौटाती हैं (), जब तक कि खेतों को परिभाषित नहीं किया जाता है, जिस स्थिति में एक नल लौटाया जाता है।

item एक [args] के समान है, सिवाय इसके कि, एक सरणी स्केलर के बजाय, एक मानक पायथन स्केलर वापस आ गया है। यह सरणी के तत्वों तक पहुंच को तेज करने और पायथन के अनुकूलित गणित का उपयोग करके सरणी के तत्वों पर अंकगणित करने के लिए उपयोगी हो सकता है।

उदाहरण

>>> x = np.random.randint(9, size=(3, 3))
>>> x
array([[3, 1, 7],
       [2, 8, 3],
       [8, 5, 3]])
>>> x.item(3)
2
>>> x.item(7)
5
>>> x.item((0, 1))
1
>>> x.item((2, 2))
3