numpy.memmap.item#

метод

memmap.item(*args)#

Скопировать элемент массива в стандартный скаляр Python и вернуть его.

Параметры:

*argsАргументы (переменное количество и тип)

none: в этом случае метод работает только для массивов с одним элементом (a.size == 1), элемент которого копируется в стандартный скалярный объект Python и возвращается.
int_type: этот аргумент интерпретируется как плоский индекс в массиве, указывающий, какой элемент скопировать и вернуть.
кортеж int_types: работает так же, как и аргумент с одним int_type, за исключением того, что аргумент интерпретируется как nd-индекс в массиве.

Возвращает:

zСтандартный скалярный объект Python: Копия указанного элемента массива в виде подходящего скаляра Python

Примечания

Когда тип данных a является longdouble или clongdouble, item() возвращает скалярный объект массива, потому что нет доступного скаляра Python, который не потерял бы информацию. Пустые массивы возвращают объект буфера для item(), если не определены поля, в этом случае возвращается кортеж.

item очень похоже на a[args], но вместо скаляра массива возвращается стандартный скаляр Python. Это может быть полезно для ускорения доступа к элементам массива и выполнения арифметических операций над элементами массива с использованием оптимизированной математики Python.

Примеры

>>> 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

Для массива с типом данных object элементы возвращаются как есть.

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