1.数组的基本属性
import numpy as np
ar = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
print(ar) # 输出数组，注意数组的格式：中括号，元素之间没有逗号（和列表区分）
print(ar.ndim) # 输出数组维度的个数（轴数），或者说“秩”，维度的数量也称rank
print(ar.shape) # 数组的维度，对于n行m列的数组，shape为（n，m）
print(ar.size) # 数组的元素总数，对于n行m列的数组，元素总数为n*m
print(ar.dtype) # 数组中元素的类型，类似type()（注意了，type()是函数，.dtype是方法）
print(ar.itemsize) # 数组中每个元素的字节大小，int32l类型字节为4，float64的字节为8
print(ar.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。
# 数组的基本属性
# ① 数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推
# ② 在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量：
# 比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组
# 所以一维数组就是NumPy中的轴（axes），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。
# 而轴的数量——秩，就是数组的维数。
[1 2 3 4 5 6 7]
1
(7,)
7
int32
4
<memory at 0x0000000005927108>
2.创建数组
# 创建数组：array()函数，括号内可以是列表、元祖、数组、生成器等
ar1 = np.array(range(10)) # 整型
ar2 = np.array([1,2,3.14,4,5]) # 浮点型
ar3 = np.array([[1,2,3],('a','b','c')]) # 二维数组：嵌套序列（列表，元祖均可）
ar4 = np.array([[1,2,3],('a','b','c','d')]) # 注意嵌套序列数量不一会怎么样
print(ar1,type(ar1),ar1.dtype)
print(ar2,type(ar2),ar2.dtype)
print(ar3,ar3.shape,ar3.ndim,ar3.size) # 二维数组，共6个元素
print(ar4,ar4.shape,ar4.ndim,ar4.size) # 一维数组，共2个元素
[0 1 2
