長度 對象 color type屬性 數值 ndarray 方法 指針 num

Numpy:
　　標準Python的列表(list)中，元素本質是對象。
　　如：L = [1, 2, 3]，需要3個指針和三個整數對象，對於數值運算比較浪費內存和CPU，因此才有了Numpy中的ndarray
　　因此，Numpy提供了ndarray(N-dimensional array object)對象：存儲單一數據類型的多維數組。
 1.使用array創建

通過array函數傳遞list對象
　　L = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
　　print "L = ", L
　　a = np.array(L)
　　print "a = ", a
　　print type(a) # 此時a為 numpy的ndarray類型

若傳遞的是多層嵌套的list，將創建多維數組
　　b = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
　　print b　　# 此時b為二維數組
數組大小可以通過其shape屬性獲得
　　print a.shape　　# (6L,)

　　print b.shape　　#(3L, 4L)

也可以強制修改shape
　　b.shape = 4, 3
　　print b
　　# # # 註：從(3,4)改為(4,3)並不是對數組進行轉置，而只是改變每個軸的大小，數組元素在內存中的位置並沒有改變

當某個軸為-1時，將根據數組元素的個數自動計算此軸的長度

　　b.shape = 2, -1
　　print b
　　print b.shape
b.shape = 3, 4
使用reshape方法，可以創建改變了尺寸的新數組，原數組的shape保持不變
　　c = b.reshape((4, -1))
　　print "b = \n", b
　　print ‘c = \n‘, c
數組b和c共享內存，修改任意一個將影響另外一個
　　b[0][1] = 20
　　print "b = \n", b
　　print "c = \n", c

　　註：c,和 b指向的是同意內存空間的數組，因此修改b會影響c
數組的元素類型可以通過dtype屬性獲得
　　print a.dtype
　　print b.dtype
可以通過dtype參數在創建時指定元素類型

　　d = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]], dtype=np.float)
　　f = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]], dtype=np.complex)
　　print d
　　print f
如果更改元素類型，可以使用astype安全的轉換
　　f = d.astype(np.int)
　　print f
但不要強制僅修改元素類型，如下面這句，將會以int來解釋單精度float類型
　　d.dtype = np.int
　　print d

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