numpy.byte_bounds()函数 – Python

介绍

在本教程中，我们将学习NumPy库的numpy.byte_bounds()函数。numpy.byte_bounds()函数返回指定数组的字节范围的元组。

语法

numpy.byte_bounds(arr)

参数

| 参数 | 描述 | | ---- | ---- | | arr | 要计算字节范围的数组 |

返回值

返回一个由两个整数构成的元组，表示数组在内存中的字节范围。

示例

import numpy as np 

# 创建一个数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 使用 byte_bounds() 函数创建数组的字节范围元组
result = np.byte_bounds(arr)

# 输出结果
print(result)

输出结果为:

(100415280, 100415300)

这意味着数组的第一个元素的内存地址是 100415280，并且数组中每个元素占据 4 个字节。

高级示例

示例1：字节范围的详细解释

让我们看看如何使用numpy.byte_bounds()函数来理解数组在内存中的字节范围。

import numpy as np 

# 创建一个 3 * 3 的二维矩阵
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 使用 byte_bounds() 函数计算数组的字节范围元组
result = np.byte_bounds(arr)

# 打印结果
print(result)

输出结果为:

(153495792, 153495828)

这意味着第一个元素的内存地址是 $153495792$，而每个元素占据 $8$ 个字节（因为默认情况下使用float类型）。下图说明了每个元素的内存地址以及它们占据的字节范围。

示例2：多维数组的字节范围

让我们看看如何使用numpy.byte_bounds()函数来计算多维数组的字节范围。

import numpy as np 

# 创建一个 2 * 2 * 2 的三维矩阵
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

# 使用 byte_bounds() 函数计算数组的字节范围元组
result = np.byte_bounds(arr)

# 打印结果
print(result)

输出结果为:

(139798728, 139798776)

这意味着第一个元素的内存地址是 $139798728$，而每个元素占据 $8$ 个字节（因为默认情况下使用float类型）。下图说明了每个元素的内存地址以及它们占据的字节范围。

总结

在本教程中，我们了解了numpy.byte_bounds()函数，它可以告诉我们指定数组在内存中占据的字节范围，在处理大型数据集时特别有用。