N维数组

ndarray是具有相同类型和大小的项目的（通常是固定大小的）多维容器。数组中的维和项的数量由其shape（形状）定义，该形状是指定每个维的大小的N个正整数的 元组 数组中的项类型由单独的数据类型对象（dtype）指定，其中一个对象与每个ndarray关联。

与Python中的其他容器对象一样，可以通过对数组进行索引或切片(例如，使用整数n)，以及通过 ndarray 的方法和属性来访问和修改 ndarray 的内容。

不同的ndarrays可以共享相同的数据，因此在一个ndarray中所做的更改可能在另一个中可见。 也就是说，ndarray可以是另一个ndarray的“视图”，它所指的数据由“base”ndarray处理。 ndarrays也可以是Pythonchace所拥有的内存视图或实现buffer或数组接口的对象

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数组属性

数组属性反映数组本身固有的信息。通常，通过数组的属性访问它，你可以获取并设置数组的内部属性，而无需创建新的数组。公开的属性是数组的核心部分，只有其中一些属性可以在不创建新数组的情况下进行有意义的重置。每个属性的信息如下。

内存相关的属性

以下属性包含有关数组内存的信息：

• ndarray.flags 有关数组内存分布的信息。
• ndarray.shape 数组维度的元组。
• ndarray.strides 遍历数组时要在每个维度中执行的字节元组。
• ndarray.ndim 数组维数。
• ndarray.data 指向数组数据开始的Python缓冲区对象。
• ndarray.size 数组中的元素数。
• ndarray.itemsize 一个数组元素的长度(以字节为单位)。
• ndarray.nbytes 数组元素消耗的总字节。
• ndarray.base 如果内存来自其他对象，则为基本对象。

数据类型

ndarray.dtype数组元素的数据类型。

其他属性

• ndarray.T 与 self.transpose()相同，只是如果 self.ndim <2 则返回自己。
• ndarray.real 数组的真实部分。
• ndarray.imag 数组的虚部。
• ndarray.flat 数组上的一维迭代器。
• ndarray.ctypes 一个简化数组与ctypes模块交互的对象。

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数组方法

ndarray 对象有许多方法以某种方式对数组进行操作或与数组一起操作，通常返回数组结果。 下面简要说明这些方法。（每个方法的文档都有更完整的描述。）

对于以下方法，numpy中还有相应的函数：all，any，argmax，argmin，argpartition，argsort，choose，clip，compress，copy，cumprod，cumsum，diagonal，imag，max，mean，min，nonzero，partition， prod，ptp，put，ravel，real，repeat，reshape，round，searchsorted，sort，squeeze，std，sum，swapaxes，take，trace，transpose，var。

数组转换

• ndarray.item(*args) 将数组元素复制到标准Python标量并返回它。
• ndarray.tolist() 将数组作为（可能是嵌套的）列表返回。
• ndarray.itemset(*args) 将标量插入数组（如果可能，将标量转换为数组的dtype）
• ndarray.tostring([order]) 构造包含数组中原始数据字节的Python字节。
• ndarray.tobytes([order]) 构造包含数组中原始数据字节的Python字节。
• ndarray.tofile(fid[, sep, format]) 将数组作为文本或二进制写入文件（默认）。
• ndarray.dump(file) 将数组的pickle转储到指定的文件。
• ndarray.dumps() 以字符串形式返回数组的pickle。
• ndarray.astype(dtype[, order, casting, …]) 数组的副本，强制转换为指定的类型。
• ndarray.byteswap([inplace]) 交换数组元素的字节
• ndarray.copy([order]) 返回数组的副本。
• ndarray.view([dtype, type]) 具有相同数据的数组的新视图。
• ndarray.getfield(dtype[, offset]) 返回给定数组的字段作为特定类型。
• ndarray.setflags([write, align, uic]) 分别设置数组标志WRITEABLE，ALIGNED，（WRITEBACKIFCOPY和UPDATEIFCOPY）。
• ndarray.fill(value) 使用标量值填充数组。

项目选择和操作

对于采用axis关键字的数组方法，默认为None。 如果axis为None，则将数组视为1维数组。轴的任何其他值表示操作应该沿着的维度。

• ndarray.take(indices[, axis, out, mode]) 返回由给定索引处的a元素组成的数组。
• ndarray.put(indices, values[, mode]) 为索引中的所有n设置 a.flat[n] = values[n]。
• ndarray.repeat(repeats[, axis]) 重复数组的元素。
• ndarray.choose(choices[, out, mode]) 使用索引数组从一组选项中构造新数组。
• ndarray.sort([axis, kind, order]) 就地对数组进行排序。
• ndarray.argsort([axis, kind, order]) 返回将对此数组进行排序的索引。
• ndarray.partition(kth[, axis, kind, order]) 重新排列数组中的元素，使得第k个位置的元素值处于排序数组中的位置。
• ndarray.argpartition(kth[, axis, kind, order]) 重新排列数组中的元素，使得第k个位置的元素值处于排序数组中的位置。
• ndarray.searchsorted(v[, side, sorter]) 查找应在其中插入v的元素以维护顺序的索引。
• ndarray.nonzero() 返回非零元素的索引。
• ndarray.compress(condition[, axis, out]) 沿给定轴返回此数组的选定切片。
• ndarray.diagonal([offset, axis1, axis2]) 返回指定的对角线。

计算

在下面这种情况下，其中许多方法都采用名为axis的参数。

• 如果axis为None（默认值），则将数组视为1-D数组，并对整个数组执行操作。 如果self是0维数组或数组标量，则此行为也是默认行为。 （数组标量是类型/类float32，float64等的实例，而0维数组是包含恰好一个数组标量的ndarray实例。）
• 如果axis是整数，则操作在给定轴上完成（对于可沿给定轴创建的每个1维的子阵列）。若数组是二维的，则axis=0表示沿列进行运算，axis=1表示沿行进行运算。

对于多种方法，还可以提供可选的out参数，并将结果放入给定的输出数组中。 out参数必须是 ndarray 并且具有相同数量的元素。 它可以具有不同的数据类型，在这种情况下将执行转换。

• ndarray.argmax([axis, out]) 返回给定轴的最大值索引。
• ndarray.min([axis, out, keepdims]) 沿给定轴返回最小值。
• ndarray.argmin([axis, out]) 沿a的给定轴返回最小值的索引。
• ndarray.ptp([axis, out]) 沿给定轴的峰峰值（最大值 - 最小值）。
• ndarray.clip([min, max, out]) 返回其值限制为 [min, max] 的数组。
• ndarray.conj() 复合共轭所有元素。
• ndarray.round([decimals, out]) 返回a，每个元素四舍五入到给定的小数位数。
• ndarray.trace([offset, axis1, axis2, dtype, out]) 返回数组对角线的总和。
• ndarray.sum([axis, dtype, out, keepdims]) 返回给定轴上的数组元素的总和。
• ndarray.cumsum([axis, dtype, out]) 返回给定轴上元素的累积和。
• ndarray.mean([axis, dtype, out, keepdims]) 返回给定轴上数组元素的平均值。
• ndarray.var([axis, dtype, out, ddof, keepdims]) 返回给定轴的数组元素的方差。
• ndarray.std([axis, dtype, out, ddof, keepdims]) 返回给定轴的数组元素的标准偏差。
• ndarray.prod([axis, dtype, out, keepdims]) 返回给定轴上的数组元素的乘积
• ndarray.cumprod([axis, dtype, out]) 返回沿给定轴的元素的累积乘积。
• ndarray.all([axis, out, keepdims]) 如果所有元素都计算为True，则返回True。
• ndarray.any([axis, out, keepdims]) 如果求值的任何元素为True，则返回True。

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特殊方法

标准库函数：

• ndarray.copy() 如果在数组上调用copy.copy，则使用此方法。
• ndarray.deepcopy(memo, /) 如果在数组上调用copy.deepcopy，则使用此方法。
• ndarray.reduce() 用于腌制（译者注：很形象）。
• ndarray.setstate(state, /) 用于反腌制。

基本的定制：

• ndarray.new($type, args, *kwargs) 创建并返回一个新对象。
• ndarray.array(|dtype) 如果没有给出dtype，则返回对self的新引用;如果dtype与数组的当前dtype不同，则返回提供的数据类型的新数组。
• ndarray.array_wrap(obj)

容器的定制: (参见索引）

• ndarray.len($self, /) 返回 len(self).
• ndarray.getitem($self, key, /) 返回 self[key].
• ndarray.setitem($self, key, value, /) 给 self[key] 设置一个值。
• ndarray.contains($self, key, /) 返回 自身的关键索引。

转换;操作complex，int，long，float，oct和hex。它们位于数组中，其中包含一个元素并返回相应的标量。

• ndarray.int(self)
• ndarray.long
• ndarray.float(self)
• ndarray.oct
• ndarray.hex

字符串表示：

• ndarray.str($self, /) 返回 str(self).
• ndarray.repr($self, /) 返回 repr(self).

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以上内容摘自https://www.numpy.org.cn/reference/array_objects/n_dimensional_array.html