2025-08-16

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
print(a.itemsize)
b = np.array([1.,2.,3.,4.])
print(b.itemsize)
c = np.array([1,2,3,4],dtype=float)
print(c.itemsize)

这段代码展示了NumPy数组中itemsize属性的用法，它表示数组中每个元素占用的字节数。让我们分析输出结果：

• a = np.array([1,2,3,4]) 创建的是默认整数类型数组(通常是int32/int64)
  print(a.itemsize) 会输出4(32位系统)或8(64位系统)

• b = np.array([1.,2.,3.,4.]) 创建的是默认浮点数数组(通常是float64)
  print(b.itemsize) 会输出8(因为float64占8字节)

• c = np.array([1,2,3,4],dtype=float) 显式指定了float类型
  print(c.itemsize) 也会输出8(与b相同)

总结：itemsize属性反映了NumPy数组元素的内存占用情况，整数通常比浮点数占用更少空间，具体大小取决于数据类型和系统架构。