Numpy中size与itemsize的区别：代码运行结果存疑咨询

核心区别 #

• arr.size：统计数组里所有元素的总数量。你创建的是2行3列的二维数组，2×3=6，所以输出6，这完全符合逻辑。
• arr.itemsize：表示数组里单个元素占用的内存字节数。你的数组默认用的是int64（64位整数）类型，64位对应8字节，所以输出8。

验证示例 #

如果手动指定数组的元素类型为int32（32位整数），itemsize就会变成4：

import numpy as np
arr = np.array([(11,12,13),(17,18,19)], dtype=np.int32)
print(arr.itemsize)  # 输出4

你也可以用arr.dtype查看当前数组的元素类型，确认是不是int64：

print(arr.dtype)  # 输出int64

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Latika