一、ndarray的属性
1、属性方法
| 属性名字 | 属性解释 |
|---|---|
| ndarray.shape | 数组维度的元组（形状） |
| ndarray.ndim | 数组维数 |
| ndarray.size | 数组中的元素数量 |
| ndarray.itemsize | 一个数组元素的长度（字节） |
| ndarray.dtype | 数组元素的类型 |
| 使用方法 数组名.函数名 |
最重要的就是shape和dtype
二、ndarray的形状
1、举例
# ndarray的形状
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = np.array([1,2,3,4])
c = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3],[4,5,6]]])
print(a.shape)
print(b.shape)
print(c.shape)
几维就显示几个数字，一维就只显示一个数字，这个数字就是元素的个数，因为输出的都是元组形式，后面要有一个逗号表示是一个元素的元组
三、ndarray的类型
1、类型
| 数据类型 | 说明 | 简写 |
| bool | 布尔类型，True或False | b |
| intc | 与c语言中的int类型一致，一般是int32或int64 | |
| intp | 用于索引的整数，与c语言中ssize_t一致，int32或int64 | |
| int8 | 字节长度的整数，取值：[−128, 127] | i |
| int16 | 16位长度的整数，取值：[−32768, 32767] | i2 |
| int32 | 32位长度的整数，取值：[−2 ^31, 2 ^31−1] | i4 |
| int64 | 64位长度的整数，取值：[ − 2 ^63 , 2 ^63 − 1 ] | i8 |
| uint8 | 8位无符号整数，取值：[0, 255] | u |
| uint16 | 16位无符号整数，取值：[0, 65535] | u2 |
| uint32 | 32位无符号整数，取值：[0, 2 ^32‐1] | u4 |
| uint64 | 64位无符号整数，取值：[0, 2 ^64‐1] | u8 |
| float16 | 16位半精度浮点数：1位符号位，5位指数，10位尾数 | f2 |
| float32 | 32位半精度浮点数：1位符号位，8位指数，23位尾数 | f4 |
| float64 | 64位半精度浮点数：1位符号位，11位指数，52位尾数 | f8 |
| complex64 | 复数类型，实部和虚部都是32位浮点数 | c8 |
| complex128 | 复数类型，实部和虚部都是64位浮点数 | c16 |
| object_ | python对象 | O |
| string_ | 字符串 | S |
| unicode_ | unicode类型 | U |
2、创建数组的时候指定类型
# 创建数组的时候指定类型
np.array([1.1, 2.2, 3.3], dtype="float32")
