Python 查找形状未知的numpy数组的第一个元素

如果您不知道阵列的形状，是否有一种简单的方法可以拉出阵列的第一项

比如说。给定以下数组：

arr = np.array([[[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]])

>>> [[[ 1  2  3  4]
      [ 5  6  7  8]
      [ 9 10 11 12]]]

我想得到

1

而不假设我知道这个数组的形状是1*3*4

我还对最小化解决方案的内存和cpu需求感兴趣。

我建议采用element

[0]

arr = np.array([[[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]])

>>> [[[ 1  2  3  4]
      [ 5  6  7  8]
      [ 9 10 11 12]]]

arr.flatten()[0]

>>> 1

您可以使用获取数据阵列的展平视图，然后将其与

[0]

链接以提取第一个元素，如下所示-

arr.ravel()[0]

In [15]: np.may_share_memory(arr.flatten(),arr)
Out[15]: False # Not sharing memory means a copy

In [16]: np.may_share_memory(arr.ravel(),arr)
Out[16]: True # Sharing memory means a view

请注意，这将创建一个副本，因此在内存方面可能不是一个好主意，即使它仍然会给你正确的结果

检查操作是否正在创建

副本

或

视图

的一种方法是使用检查内存共享标志，如下所示-

arr.ravel()[0]

In [15]: np.may_share_memory(arr.flatten(),arr)
Out[15]: False # Not sharing memory means a copy

In [16]: np.may_share_memory(arr.ravel(),arr)
Out[16]: True # Sharing memory means a view

看起来，你也可以用它来获取视图

---

似乎有一个优雅的选择-

---

上面的答案会有用的。但是，您也可以使用：

arr.reshape(-1)[0]

---

到目前为止，我发现使用该方法的最快方法是：

但是，请注意，它将值转换为Python对象，因此性能可能取决于数据类型和使用的Python版本

>>> type(arr.item(0))
int

其次是

arr.flat[0]

。它的优点是返回numpy类型

>>> arr.flat[0]
1
>>> type(arr.flat[0])
numpy.int64

---

np.flatte

在性能和内存使用方面不是很好，因为它返回数组的副本而不是视图

ravel

如果数组的内存布局不是C-连续的，它也会创建副本。最好使用

arr.flat[0]

或

arr.take（0）

，这取决于您想要的是NumPy标量还是普通Python标量。这些选项从不需要副本。@user2357112嗯，这是非常有用的信息。谢谢