30、深入探索NumPy：高级数组操作与广播机制

深入探索NumPy：高级数组操作与广播机制

1. 数组步长与数据类型层次结构

数组步长是一组整数，它指明了在某个维度上移动一个元素所需“跨越”的字节数。例如，一个10×5的数组，其形状为 (10, 5) ：

import numpy as np
print(np.ones((10, 5)).shape)  # 输出: (10, 5)

一个典型的（C顺序）3×4×5的float64（8字节）数组，其步长为 (160, 40, 8) ：

print(np.ones((3, 4, 5), dtype=np.float64).strides)  # 输出: (160, 40, 8)

虽然普通NumPy用户可能对数组步长不太感兴趣，但在构建“零拷贝”数组视图时，步长是必需的。步长甚至可以为负，这使得数组能够在内存中“反向”移动，比如 obj[::-1] 或 obj[:, ::-1] 这样的切片操作。

在NumPy中，数据类型有层次结构。有时候我们需要检查数组中包含的是整数、浮点数、字符串还是Python对象。由于浮点数有多种类型（从float16到float128），逐个检查数据类型会很繁琐。幸运的是，数据类型有超类，如 np.integer 和 np.floating ，可以与 n