一、綜述
1、ndarray的本質是：對象
2、ndarray是numpy中的數據結構（叫做：n維數組），是同構數據多維容器，所有元素必須是相同類型
3、面向數組的編程和思維方式：用簡潔的數組表達式代替循環寫法，通常叫做 --‘矢量化’
二、創建ndarray對象
3種方式： （1）從python的基礎數據對象轉化； （2）通過numpy內置函數生成 ； （3）從硬盤（文件）中直接讀取
2.1 直接從list對象創建
a = np.array([1,2,3,4,5]) # array([1,2,3,4,5])
b = np.array([1,2,3,4,5],dtype=np.float) # array([1.,2.,3.,4.,5.]) 創建時直接轉換數據類型
c = a.astype(np.float64) #array([1.,2.,3.,4.,5.]) 創建后，通過內置的astype() 函數，轉換數據類型
2.2 通過numpy內置函數生成
2.3 從硬盤（文件）中直接讀取
numpy.loadtxt（）
參數：
fname :文件 或者文件路徑（字符串），支持壓縮的數據文件 包括gz、bz
dtype:數據類型，默認為float64(64位雙精度浮點數）
comments: 字符串或 字符串組成的列表，默認為# ， 是表示注釋字符集開始的標志
delimiter: 字符串，用來分割多個列的分隔符，默認 為 空格
converters: 字典， 用於將特定列的數據，轉換為字典中對應的函數的浮點型數據，默認為空
skiprows : 正整數n，讀取時跳過前n行，默認為零
usecols : 元組（元組內數據為列的數值索引）， 用來指定要讀取數據的列（第一列為0），默認為空
unpack: 布爾值（True/False）， 用來指定是否轉置
ndmin : 整數型，值域為0、1、2，默認為0， 用於指定返回的數組至少包含特定維度的數組
numpy.savetxt（）
三、ndarray屬性：
1、ndarray.ndim：數組的維數（即數組軸的個數，也被稱作為 秩 ）。
2、ndarray.shape：數組的維數、維度，返回一個元組，這個元組的長度就是維度的數目，即ndim屬性。比如2排3列的矩陣，其shape就是二元組（2，3）
3、ndarray.size：數組元素的總個數，等於shape屬性的 元組中各元素的乘積。
4、ndarray.dtype：表示數組中元素類型的對象
5、itemsize : 數組中 每個元素 占用的 字節大小
6、ndarray.flags #返回數組內部的信息（
C_CONTIGUOUS : True
F_CONTIGUOUS : False
OWNDATA : True
WRITEABLE : True
ALIGNED : True
UPDATEIFCOPY : False）
特殊，ndarray對象可 通過 reshape() 方法，重新組織數組的維數維度（即數組的形狀），其中用 -1代表自動推斷某維度的維數
四、ndarray方法
ndarray.ptp(axis=None,out=None) # 返回數組的最大值-最小值 或者 某一個軸的最大值-最小值
ndarray.clip(a_min,a_max,out=None) # 小於最小值的賦值為 最小值 ；大於最大值的 賦值為 最大值
ndarray.all() # 如果所有元素都為真，那么返回真；否則，返回假
ndarray.any() #如果所有元素有任何一個真，則返回真
ndarray.swapaxes(axis1,axis2) # 交換兩個軸的元素， 軸用數字表示，0,1,2......
下面為改變數組維度和大小的方法
ndarray. reshape() # 改變數組的形狀，不改變數組中元素的個數
ndarray.resize() # 改變數組元素的個數
ndarray.transpose(*axes) # 返回轉置矩陣
ndarray.flatten() # 將原矩陣轉換為一維數組
ndarray.reval() # 返回 一維數組
ndarray.squeeze() # 移出長度為1的軸
ndarray.tolist() # 將數組轉化為列表
ndarray.take(indices,axis=None,out = None,mode = 'raise') # 獲得數組的指定索引的數據
numpy.put(a,index,v,mode='raise') # 用v的值替代數組a中index處的值，Mode可以為raise/wrap/clip 。clip :如果給的index超過了數組的大小，那么替換最后一個元素
numpy.repeat(a,repeats_num,axis = None) # 重復數組的元素
numpy.tile(A, reps)：根據給定的reps重復數組A，和repeat不同，repeat是重復元素，該方法是重復數組。
ndarray.var(axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0)：返回數組的方差，沿指定的軸。
ndarray.std(axis=None, dtype=None, out=None, ddof=0)：沿給定的軸返回數則的標准差
ndarray.prod(axis=None, dtype=None, out=None)：返回指定軸的所有元素乘機
ndarray.cumprod(axis=None, dtype=None, out=None)：返回指定軸的累積，如下：
ndarray.mean(axis=None, dtype=None, out=None)：返回指定軸的數組元素均值
ndarray.cumsum(axis=None, dtype=None, out=None)：返回指定軸的元素累計和。
ndarray.sum(axis=None, dtype=None, out=None)：返回指定軸所有元素的和
ndarray.trace(offset=0, axis1=0, axis2=1, dtype=None, out=None)：返回沿對角線的數組元素之和
ndarray.round(decimals=0, out=None)：將數組中的元素按指定的精度進行四舍五入
ndarray.conj()：返回所有復數元素的共軛復數,
ndarray.argmin(axis=None, out=None):返回指定軸最小元素的索引。
ndarray.min(axis=None, out=None)：返回指定軸的最小值
ndarray.argmax(axis=None, out=None)：返回指定軸的最大元素索引值
ndarray.diagonal(offset=0, axis1=0, axis2=1)：返回對角線的所有元素。
ndarray.compress(condition, axis=None, out=None)：返回指定軸上條件下的切片。
ndarray.nonzero()：返回非零元素的索引
五 、ndarray數據類型
