¿Una forma rápida de acceder al primer elemento de la matriz Numpy con un número arbitrario de dimensiones?

Tengo una función a la que quiero tener acceso rápido al primer elemento (también conocido como zeroth) de una matriz Numpy dada, que en sí misma puede tener cualquier número de dimensiones. ¿Cuál es la forma más rápida de hacer eso?

Actualmente estoy usando lo siguiente:

a.reshape(-1)[0] 

Esto remodela la matriz quizás multidimensional en una matriz 1D y atrapa el elemento cero, que es corto, dulce y, a menudo, rápido. Sin embargo, creo que esto funcionaría mal con algunas matrices, por ejemplo, una matriz que es una vista transpuesta de una matriz grande, ya que me preocupa que esto termine necesitando crear una copia en lugar de una vista más de la matriz original, en orden para poner todo en el orden correcto. (¿Es eso correcto? ¿O me estoy preocupando innecesariamente?) Sin embargo, parece que esto está haciendo más trabajo del que realmente necesito, así que imagino que algunos de ustedes pueden conocer una forma generalmente más rápida de hacerlo.

Otras opciones que he considerado son crear un iterador en toda la matriz y dibujar solo un elemento a partir de ella, o crear un vector de ceros que contenga un cero para cada dimensión y usarlo para crear un índice de fantasía en la matriz. Pero ninguno de estos parece tan grande tampoco.

 a.flat[0] 

Esto debería ser bastante rápido y nunca requerir una copia. (Tenga en cuenta que a.flat es una instancia de numpy.flatiter , no una matriz).

Puedes usar a.item(0) ; Consulte la documentación en numpy.ndarray.item .

Una posible desventaja de este enfoque es que el valor de retorno es un tipo de datos Python , no un objeto numpy. Por ejemplo, si a tiene el tipo de datos numpy.uint8 , a.item(0) será un entero de Python. Si eso es un problema, a.flat[0] es mejor – vea la respuesta de @ user2357112.