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NumPy 的主要对象是同构多维数组。它是一个元素表（通常是数字），所有类型都相同，由非负整数元组索引。
在 NumPy 中，维度称为轴。
例如，3D 空间中一个点的坐标
[1,2,1]
只有一个轴。该轴有 3 个元素，因此我们说它的长度为 3。在下图中的示例中，数组有 2 个轴。第一个轴的长度为 2，第二个轴的长度为 3。
[[1., 0., 0.],[0., 1., 2.]].
NumPy 的数组类称为
ndarray
，它也被称为别名
array
。
ndarray 对象属性有：
| 属性 | 说明 |
|---|---|
| ndarray.ndim | 秩，即轴的数量或维度的数量 |
| ndarray.shape | 数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列 |
| ndarray.size | 数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值 |
| ndarray.dtype | ndarray 对象的元素类型 |
| ndarray.itemsize | ndarray 对象中每个元素的大小，以字节为单位。 |
| ndarray.flags | ndarray 对象的内存信息 |
| ndarray.real | ndarray元素的实部 |
| ndarray.imag | ndarray 元素的虚部 |
| ndarray.data | 包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。 |
例子：
import numpy as np>>> a = np.arange(15).reshape(3, 5)>>> aarray([[ 0, 1, 2, 3, 4],[ 5, 6, 7, 8, 9],[10, 11, 12, 13, 14]])>>> a.shape(3, 5)>>> a.ndim2>>> a.dtype.name\'int64\'>>> a.itemsize8>>> a.size15>>> type(a)<class \'numpy.ndarray\'>>>> b = np.array([6, 7, 8])>>> barray([6, 7, 8])>>> type(b)<class \'numpy.ndarray\'>
