掌握Numpy数组对象ndarray

Python提供了一个array模块。array和list不同，array直接保存数值，和C语言的一维数组比较类似。但是由于Python的array模块不支持多维，也没有各种运算函数，因此不适合做数值运算。NumPy弥补了Python不支持多维等不足之处，它提供了一种存储单一数据类型的多维数组--ndarray。本次将实现ndarray多维数组的创建、生成随机数、通过索引访问一维或多维数组并变换其形态。

一、创建数组对象

NumPy提供了两种基本的对象：ndarray(N-dimensional  Array)和ufunc(Universal Function)。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。在NumPy中，维度称为轴。

1.数组属性

为了更好地理解和使用数组，在创建数组之前，了解数组的基本属性是十分有必要的。数组的属性及其说明如图所示。

属性名称	属性说明
ndim	返回int。表示数组的维数
shape	返回tuple。表示数组形状，对于n行m列的矩阵，形状为（n，m）
size	返回int。表示数组的元素总数，等于数组形状中各元素的积
dtype	返回data-type。表示数组中元素的数据类型
itemsize	返回int。表示数组的每个元素的存储空间(以B为单位)。例如，一个元素类型为float64的数组的itemsize属性值为8(float64占用64bit，1B为8bit，所以float64，占用8B)。一个元素类型为complex32的数组的itemsize属性值为4

2.数组创建

（1）Numpy提供的array函数可以创建一维或多维数组，其基本使用格式如下：

numpy.array(object,dtype=None, *,copy=True,order='k',subok=False,ndmin=0,like=None)

（2）array函数的主要参数及其说明如图所示：

参数名称	参数说明