1、基本属性
NumPy的数组类被称为ndarray。它也被别名数组所知 。
请注意，numpy.array与标准Python库类array.array不同，后者仅处理一维数组并提供较少的功能。ndarray对象的更重要的属性是：
.ndim:阵列的轴数（维度）。在Python世界中，维度的数量被称为等级。
.shape:数组的尺寸。这是一个整数的元组，表示每个维度中数组的大小。对于具有n行m列的矩阵，形状将是（n，m）。因此，形状元组的长度 是等级或维数 ndim。
.size:数组元素的总数。这等于形状元素的乘积。
.dtype:一个描述数组中元素类型的对象。可以使用标准的Python类型创建或指定dtype。另外NumPy提供它自己的类型。numpy.int32，numpy.int16和numpy.float64就是一些例子。
ndarray.itemsize:数组中每个元素的字节大小。例如，类型的元件的阵列float64具有itemsize 8（= 64/8），而类型的一个complex32具有itemsize 4（= 32/8）。它相当于ndarray.dtype.itemsize。
ndarray.data:该缓冲区包含数组的实际元素。通常，我们不需要使用此属性，因为我们将使用索引设施访问数组中的元素。
2、文件的读取
import numpy as np
world_alcohol = np.genfromtxt('world_alcohol.txt', delimiter=',', dtype=str)
print(type(world_alcohol))
# <class 'numpy.ndarray'> nd 是N-dimensional的缩写 表示N 维数组
print(world_alcohol)
3、数组创建
import numpy as np a = np.array([2,3,4]) print(a) print(a.dtype) b = np.array([1.2, 3.5, 5.1]) print(b.dtype)[2 3 4]
int32
float64
4、暂时写到这里，看https://www.yiibai.com/numpy/numpy_array_from_existing_data.html
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