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1. ndarray 多维数组对象
NumPy库中的ndarray是一个多维数组对象，由两部分组成：实际的数据值和描述这些值的元数据。大部分的数组操作仅仅涉及修改元数据的部分，并不改变底层的实际数据。[出自:jiwo.org]
数组中的所有元素类型必须是一致的，所以如果知道其中一个元素的类型，就很容易确定该数组需要的存储空间。可以用array()函数创建数组，并通过dtype获取其数据类型。

import numpy as np
    a = np.array(6)
    a.dtype
output: dtype('int64')

上例中，数组a的数据类型为int64，如果使用的是32位Python，则得到的数据类型可能是int32。
2. 数组属性
NumPy数组有一个重要的属性——维度（dimension），它的维度被称作秩（rank）。以二维数组为例，一个二维数组相当于两个一维数组。只看最外面一层，它相当于一个一维数组，该一维数组中的每个元素也是一维数组。那么，这个一维数组即二维数组的轴。
了解了以上概念，接着来看NumPy数组中比较重要的ndarray对象的属性：

ndarray.ndim：秩，即轴的数量或维度的数量
ndarray.shape：数组的维度，如果存的是矩阵，如n×m矩阵则输出为n行m列
ndarray.size：数组元素的总个数，相当于.shape中n×m的值
ndarray.dtype：ndarray对象的元素类型
ndarray.itemsize：ndarray对象中每个元素的大小，以字节为单位
ndarray.flags：ndarray对象的内存信息
ndarray.real：ndarray元素的实部
ndarray.imag：ndarray元素的虚部
ndarray.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

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