NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。

ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。

ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。

ndarray 内部由以下内容组成：

1) 一个指向数据（内存或内存映射文件中的一块数据）的指针。

2) 数据类型或 dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。

3) 一个表示数组形状（shape）的元组，表示各维度大小的元组。

4) 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。

ndarray 的内部结构:

 

跨度可以是负数，这样会使数组在内存中后向移动，切片中 obj[::-1] 或 obj[:,::-1] 就是如此。

创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可：

numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)

参数说明：

名称

描述

object

数组或嵌套的数列

dtype

数组元素的数据类型，可选

copy

对象是否需要复制，可选

order

创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认）

subok

默认返回一个与基类类型一致的数组

ndmin

指定生成数组的最小维度

 1.1. 创建数组

使用array函数创建数组

c=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

 

1.2. 数据类型

使用dtype查看数组的数据类型

c.type

 

 

1.3. 自带函数

ones函数用于创建指定长度或形状的全1数组

 np.ones((3,3))

zeros函数用于创建指定长度或形状的全0数组