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。

　　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，如果你还有多的疑问或者想要了解的，可以在线咨询我们客服，有专业老师随时为你服务。