len和size的区别

Question

我找到了两种方法来确定变量中有多少个元素…… len () 和 size () 我总是得到相同的值。有区别吗？ size () 是否带有导入的库（如 math、numpy、pandas）？

asdf = range (10)
print ( 'len:', len (asdf), 'versus size:', size (asdf) )

asdf = list (range (10))
print ( 'len:', len (asdf), 'versus size:', size (asdf) )

asdf = np.array (range (10))
print ( 'len:', len (asdf), 'versus size:', size (asdf) )

asdf = tuple (range (10))
print ( 'len:', len (asdf), 'versus size:', size (asdf) )

Answer 1

Numpy nparray 有 Size https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ndarray.size.html

而 len 来自 Python 本身

Size 来自 numpy ndarray.size

主要区别是nparray size只测量数组的大小，而python的Len一般可以用来获取对象的长度

Answer 2

考虑这个例子：

a = numpy.array([[1,2,3,4,5,6],[7,8,9,10,11,12]])
print(len(a))
#output is 2
print(numpy.size(a))
#output is 12

len() 是内置方法，用于计算可迭代 python 对象的长度，如 str、list、dict 等。len returns 可迭代对象的长度，即元素个数。在上面的示例中，数组的实际长度为 2，因为它是一个嵌套列表，其中每个列表都被视为一个元素。

numpy.size() returns 数组的大小，它等于 n_dim1 * n_dim2 * --- n_dimn ，即它是数组维度的乘积，例如，如果我们有一个数组维度 (5,5,2) 的大小为 50，因为它可以容纳 50 个元素。但是 len() 将 return 5，因为高阶列表（或第一维）中的元素数为 5。

根据您的问题，len() 和 numpy.size() return 一维数组的输出相同（与列表相同），但采用矢量形式。但是，对于 2-D + 数组，结果是不同的。因此，要获得正确答案，请使用 numpy.size()，因为它 return 是实际大小。

当您在任何可迭代对象上调用numpy.size()时，如您的示例所示，它首先被转换为一个 numpy 数组对象，然后调用 size()。

感谢 A2A

Answer 3

size 来自 numpy（pandas 的基础）。

它给出了数组中元素的总数。但是，您也可以使用 np.size（见下文）查询特定轴的大小。

相比之下，len给出第一个维度的长度。

例如，让我们创建一个包含 36 个元素的三维数组。

In [1]: import numpy as np                                                      

In [2]: a = np.arange(36).reshape(2, 3, -1)                                     

In [3]: a                                                                       
Out[3]: 
array([[[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
        [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
        [12, 13, 14, 15, 16, 17]],

       [[18, 19, 20, 21, 22, 23],
        [24, 25, 26, 27, 28, 29],
        [30, 31, 32, 33, 34, 35]]])

In [4]: a.shape                                                                 
Out[4]: (2, 3, 6)

`size`

size 将为您提供总数个元素。

In [5]: a.size                                                        
Out[5]: 36

`len`

len会给你第一个维度的'elements'个数。

In [6]: len(a)                                                                  
Out[6]: 2

这是因为，在这种情况下，每个'element'代表一个二维数组。

In [14]: a[0]                                                                   
Out[14]: 
array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17]])

In [15]: a[1]                                                                   
Out[15]: 
array([[18, 19, 20, 21, 22, 23],
       [24, 25, 26, 27, 28, 29],
       [30, 31, 32, 33, 34, 35]])

这些数组又具有自己的形状和大小。

In [16]: a[0].shape                                                             
Out[16]: (3, 6)

In [17]: len(a[0])                                                              
Out[17]: 3

`np.size`

您可以将 size 更具体地用于 np.size。

例如，您可以通过指定第一个 ('0') 维度来重现 len。

In [11]: np.size(a, 0)                                                          
Out[11]: 2

并且您还可以查询其他尺寸的尺寸。

In [10]: np.size(a, 1)                                                          
Out[10]: 3

In [12]: np.size(a, 2)                                                          
Out[12]: 6

基本上，您复制 shape 的值。

len和size的区别

Difference between len and size

built-in

python-3.x

`size`

`len`

`np.size`