Python技术分享：ndarray对象的常⽤属性
NumPy作为⾼性能科学计算和数据分析的基础包，是介绍其它重要数据分析⼯具的基础，掌握NumPy的功能及其⽤法，将有助于后续其他数据分析⼯具的学习。
NumPy中最重要的⼀个特点就是其N维数组对象，即ndarray(别名array)对象，该对象具有⽮量算术能⼒和复杂的⼴播能⼒，可以执⾏⼀些科学计算。不同于Python标准库，ndarray对象拥有对⾼维数组的处理能⼒，这也是数值计算中缺⼀不可的重要特性。
python 定义数组ndarray对象中定义了⼀些重要的属性，具体如表1所⽰：
ndarray对象的常⽤属性
值得⼀提的是，ndarray对象中存储元素的类型必须是相同的。
为了让读者更好地理解ndarray，接下来，通过⼀些⽰例来演⽰ndarray对象 的使⽤，具体代码如下：
上述⽰例中，第1⾏代码使⽤import…as语句导⼊numpy库，并将其取别名为np，表⽰后续会⽤np代替numpy执⾏操作。
第2⾏代码使⽤arange()和reshape()函数，创建了⼀个3⾏4列的数组data。其中，arange()函数的功能类似于range()，只不过arange()函数⽣成的是⼀系列数字元素的数组;reshape()函数的功能是重组数组的⾏数、列数和维度。
第4⾏代码使⽤type()函数查看了数组的类型，输出结果为numpy.ndarray。
第5⾏代码获取了数组的维度个数，返回结果为2，表⽰⼆维数组。
第6⾏代码获取了数组的维度，返回结果为(3,4)，表⽰数组有3⾏4列。
第7⾏代码获取了数组中元素的总个数，返回结果为12，表⽰数组中⼀共有12个元素。
第8⾏代码获取了元素的具体类型，返回结果为dtype(‘int64’)，表⽰元素的类型为int64。
ndarray对象的常⽤属性，上⾯了已经为⼤家做了详细的介绍，希望对⼤家有所帮助！
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