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当使用Numpy模块建立ndarray数据类型的数组后，可以获得ndarray的属性，以下是几个ndarray常用的属性。
ndarray.dtype ：数组元素类型。
ndarray.itemsize ：数组元素数据类型大小（或称所占空间），单位为 字节 。
ndarray.ndim ：数组的维度。
ndarray.shape ：数组维度元素个数的元组，也可以用于调整数组大小。
ndarray.size ：数组元素个数。
可以使用array( )函数建立一维数组，array( )函数的调用指令如下：
numpy.array（object, dtype=None, copy=True, order=‘K’, subok=False, ndmin）
上述参数意义如下。
object
：数组数据。
dtype
：数据类型，如果省略将使用可以容纳数据最省的类型。
copy
：布尔值，默认是True，object内容会被复制，3-4-4节会有实例。
order
：用于设定内存存储数组的顺序，值可以是‘K’、‘A’、‘C’、‘F’。如果object不是数组，新建立的数组将依照‘C’排列，也就是依照
行
（row）排列。如果object是数组，则以下成立。
‘K’ ：元素在内存中的顺序。
‘A’ ：元素原先顺序。
‘C’ ：依行排列。
‘F’ ：依列排列。
subok
：布尔值，如果是True，将传递子类别。默认是False，返回的数组将被强制为基类。
ndmin
：设定数组应该具有的最小维度。
建立时在小括号内填上中括号，然后将数组数值放在中括号内，彼此用逗号隔开。
实例 1 ：建立一个一维数组，数组内容是1, 2, 3，同时列出数组的数据类型。
上述所建立的浮点数数组如下。
数组建立好后，可以用索引方式取得或设定内容。
实例 2 ：列出数组元素内容。
实例 3 ：设定数组内容。
实例 4 ：认识ndarray的属性。
上述x.dtype获得int32，表示是32位的整数。x.itemsize是数组元素大小，其中以字节为单位，1字节是8位，由于元素是32位整数，所以返回是4。x.ndim返回数组维度是1，表示这是一维数组。x.shape以元组方式返回第一维元素个数，此处是3，后面对二维数组还会解说。x.size则是返回元素个数。
实例 5 ：array( )函数也可以接受使用dtype参数设定元素的数据类型。
上述因为元素是8位整数，所以执行x.itemsize，所得的结果是1。
实例 6 ：浮点数数组的建立与打印。
上述所建立的一维数组如下所示。
在使用array( )建立数组时，通过设定参数ndmin就可以建立多维数组。
程序实例 ch3_1.py： 建立二维数组。
执行结果
程序实例 ch3_2.py： 以另一种设定二维数组的方式，重新设计ch3_1.py。
执行结果
上述所建立的二维数组，与二维数组索引的图形如下所示。
也可以用x[0, 2]代表x[0][2]，可以参考以下实例。在实际应用中， x[0, 2] 的表达方式更常用。
程序实例 ch3_3.py： 认识引用二维数组索引的方式。
执行结果
上述代码第5行与第8行意义相同，读者可以了解引用索引方式。
zeros( ) 函数可以建立内容是0的数组，语法如下：
np.zeros（shape, dtype=float）
上述参数意义如下：
shape
：数组外形。
dtype
：默认是浮点型数据类型，也可以用此参数设定数据类型。
程序实例 ch3_4.py： 分别建立1×3一维和2×3二维外形的数组，一维数组元素数据类型是 浮点型 （float），二维数组元素数据类型是 8 位无符号整数 （unit8）。
执行结果
在实际应用中，常用zeros( )函数建立二维数组，也可以说是建立一个图像，因为所建立的内容是0，相当于建立 黑色图像 ，在本书第5章会有实例解说，如果读者想要先了解一下也可以参考本书所附的ch3_4_1.py程序实例。
ones( ) 函数可以建立内容是1的数组，语法如下：
np.ones（shape, dtype=None）
上述参数意义如下：
shape
：数组外形。
dtype
：默认是64浮点型数据类型（float64），也可以用此参数设定数据类型。
程序实例 ch3_5.py： 分别建立1×3一维和2×3二维外形的数组，一维数组元素数据类型是 浮点型 （float），二维数组元素数据类型是 8 位无符号整数 （unit8）。
执行结果
在实际应用中，常用ones( )函数建立二维数组，也可以说是建立一个图像。假设要建立白色图像，可以将结果乘以255，在本书第5章会有实例解说，如果读者想要先了解一下也可以参考本书所附的ch3_5_1.py程序实例。
empty( ) 函数可以建立指定形状与数据类型内容的数组，数组内容未初始化，语法如下：
np.empty（shape, dtype=float）
上述参数意义如下：
shape
：数组外形。
dtype
：默认是浮点型数据类型（float），也可以用此设定数据类型。
程序实例 ch3_6.py： 分别建立1×3一维和2×3二维外形的未初始化数组，一维数组元素数据类型是 浮点型 （float），二维数组元素数据类型是 8 位无符号整数 （unit8）。
执行结果
random.randint( ) 函数可以建立随机数内容的数组，语法如下：
np.random.randint（low, high=None, size=None, dtype=int）
上述参数意义如下：
low
：随机数的最小值（含此值）。
high
：这是可选项，如果有此参数代表随机数的最大值（不含此值）。如果不含此参数，则随机数是0~low。
size
：这是可选项，表示数组的维数。
dtype
：默认是整数数据类型（int），也可以用此设定数据类型。
程序实例 ch3_7.py： 分别建立单一随机数、含10个元素数组的随机数、3×5的二维数组的随机数。
执行结果
arange( ) 函数可以建立数组数据，语法如下：
np.arange（start, stop, step） # start和step可以省略
参数 start 是起始值，如果省略则 默认值是 0 ；参数 stop 是结束值，但是所产生的数组不包含此值；参数 step 是数组相邻元素的间距，如果省略则 默认值是 1 。
程序实例 ch3_7_1.py： 建立连续数值0~15的一维数组。
执行结果
reshape( ) 函数可以更改数组形式，语法如下：
np.reshape（a, newshape）
参数 a 是要更改的数组；参数 newshape 是新数组的外形，可以是整数或元组。
程序实例 ch3_7_2.py： 将1×16数组改为2×8数组。
执行结果
有时候reshape( )函数的newshape元组的其中一个元素是-1，这表示将依照另一个元素安排元素内容。
程序实例 ch3_7_3.py： 重新设计ch3_7_2.py，但是newshape元组的其中一个元素是-1，整个newshape内容是（4, -1）。
执行结果
程序实例 ch3_7_4.py： 重新设计ch3_7_2.py，但是newshape元组的其中一个元素是-1，整个newshape内容是（-1, 8）。
执行结果
