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4.数组属性

4.1 shape

返回一个元组，元组中的每个元素表示数组在对应维度上的大小。元组的长度等于数组的维度数。

shape 属性功能：

返回一个由数组维度构成的元组
通过赋值，可以用来调整数组维度的大小

4.2 数组维度

数组的维度就是一个数组中的某个元素，当用数组下标表示的时候，需要用几个数字来表示才能唯一确定这个元素，这个数组就是几维

ndmin 是 NumPy 中用于创建数组时指定最小维度的参数。它通常在 numpy.array() 函数中使用。通过 ndmin，你可以确保生成的数组至少具有指定的维度。

ndim 是 NumPy 数组的一个属性，用于返回数组的维度数（即数组的秩）。它表示数组有多少个维度。

4.3 flags

flags 属性功能：

返回 ndarray 数组的内存信息

5.切片

ndarray 对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改，与 Python 中 list 的切片操作一样；

5.1 slice()

在 Python 中，slice 可以作为一个对象来使用。你可以创建一个 slice 对象，然后使用它来获取序列的片段。

参数：

start 是切片开始的位置（包含该位置）。
stop 是切片结束的位置（不包含该位置）。
step 是切片的步长，即选取元素的间隔。

6.高级索引

NumPy 中的高级索引指的是使用整数数组、布尔数组或者其他序列来访问数组的元素。相比于基本索引，高级索引可以访问到数组中的任意元素，并且可以用来对数组进行复杂的操作和修改。

6.1 整数数组索引

整数数组索引是指使用一个数组来访问另一个数组的元素。这个数组中的每个元素都是目标数组中某个维度上的索引值。

适用于需要访问非连续元素或特定位置元素的场景。

注意：返回的新数组是一个副本，修改它不会影响原数组。

6.2 布尔索引

布尔索引通过布尔运算（如：比较运算符）来获取符合指定条件的元素的数组。

逻辑运算符：

&：与运算，组合多个条件。
|：或运算，组合多个条件。
~：非运算，取反条件。

7.广播（*）

广播（Broadcast）是 numpy 对不同形状（shape）的数组进行数值计算的方式，对数组的算术运算通常在相应的元素上进行。这要求维数相同，且各维度的长度相同，如果不相同，可以通过广播机制，这种机制的核心是对形状较小的数组，在横向或纵向上进行一定次数的重复，使其与形状较大的数组拥有相同的维度。

广播规则

维度匹配：如果两个数组的维度数不同，维度数较少的数组会在前面补上长度为 1 的维度。

2.形状匹配：如果两个数组在某个维度上的长度不同，但其中一个数组在该维度上的长度为 1，则该数组会沿着该维度进行广播。

3.不匹配：如果两个数组在某个维度上的长度既不相同也不为 1，则广播失败，抛出 ValueError。

8.遍历数组

8.1 遍历数组的第一维度

for i in arr: 遍历数组的第一维度，即按行或列的顺序逐个访问元素。

返回的是数组的子数组（如行或列），而不是单个元素。

8.2 nditer逐个访问元素

nditer 是 NumPy 中的一个强大的迭代器对象，用于高效地遍历多维数组。nditer 提供了多种选项和控制参数，使得数组的迭代更加灵活和高效。

控制参数

nditer 提供了多种控制参数，用于控制迭代的行为。

9.数组操作

9.1 数组变维

函数名称	函数介绍
reshape	在不改变数组元素的条件下，修改数组的形状
flat属性	返回是一个迭代器，可以用 for 循环遍历其中的每一个元素
flatten	以一维数组的形式返回一份数组的副本，对副本的操作不会影响到原数组
ravel	返回一个连续的扁平数组（即展开的一维数组），与 flatten不同，它返回的是数组视图（修改视图会影响原数组）