在这篇附录中，我会深入NumPy库的数组计算。这会包括ndarray更内部的细节，和更高级的数组操作和算法。

这章包括了一些杂乱的章节，不需要仔细研究。

A.1 ndarray对象的内部机理

NumPy的ndarray提供了一种将同质数据块（可以是连续或跨越）解释为多维数组对象的方式。正如你之前所看到的那样，数据类型（dtype）决定了数据的解释方式，比如浮点数、整数、布尔值等。

ndarray如此强大的部分原因是所有数组对象都是数据块的一个跨度视图（strided view）。你可能想知道数组视图arr[::2,::-1]不复制任何数据的原因是什么。简单地说，ndarray不只是一块内存和一个dtype，它还有跨度信息，这使得数组能以各种步幅（step size）在内存中移动。更准确地讲，ndarray内部由以下内容组成：

• 一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。

• 数据类型或dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。

• 一个表示数组形状（shape）的元组。

• 一个跨度元组（stride），其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要“跨过”的字节数。

图A-1简单地说明了ndarray的内部结构。

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