Structured arrays — NumPy v2.3 Manual
Getting started What is NumPy? Installation NumPy quickstart NumPy: the absolute basics for beginners Fundamentals and usage NumPy fundamentals Array creation Indexing on ndarrays I/O with NumPy Data types Broadcasting Copies and views Working with Arrays of Strings And Bytes Structured arrays Universal functions (ufunc) basics NumPy for MATLAB users NumPy tutorials NumPy how-tos Advanced usage an
numpy.ndarray.size — NumPy v2.1 Manual
numpy.ndarray.size# attribute ndarray.size# Number of elements in the array. Equal to np.prod(a.shape), i.e., the product of the array’s dimensions. Notes a.size returns a standard arbitrary precision Python integer. This may not be the case with other methods of obtaining the same value (like the suggested np.prod(a.shape), which returns an instance of np.int_), and may be relevant if the value i
NumPy 配列の基礎 — 機械学習の Python との出会い
NumPy 配列の基礎¶ ここでは，NumPy で最も重要なクラスである np.ndarray について， 本チュートリアルの方針 の方針に従い，最低限必要な予備知識について説明します． np.ndarray は， N-d Array すなわち，N次元配列を扱うためのクラスです． NumPy を使わない場合， Python ではこうしたN次元配列を表現するには，多重のリストが利用されます． np.ndarray と多重リストには以下のような違いがあります． 多重リストはリンクでセルを結合した形式でメモリ上に保持されますが， np.ndarray は C や Fortran の配列と同様にメモリの連続領域上に保持されます． そのため，多重リストは動的に変更可能ですが， np.ndarray の形状変更には全体の削除・再生成が必要になります． 多重リストはリスト内でその要素の型が異なることが許
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array — Efficient arrays of numeric values
How to Slice Lists/Arrays and Tuples in Python | Python Central
