Numpy 的 Ndarray对象
Numpy 一个重要的特点是其N维数组对象ndarray，它是一系列同类数据集合，以0下标为开始进行集合中元素的索引。类似于C++的vector的多维数组。
下面是Ndarray的特点（不同于python 的 list）
ndarray对象是用于存放同类型元素的多维数组。（如：都是float，str，或者int 等等，但是它们必须是同种一个类型。）
ndarray中的每个元素在内存中都有相同的存储大小的区域
基于上述的特点，ndarray内部由以下内容组成：
1）一个指向数据（内存或者内存映射文件中的一块数据）的指针。
2）数据类型或dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。
3）一个表示数组形状(shape)的元组，表示各个维度大小的元组。
4）一个跨度(stride)，其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要“跨过”的字节数。
创建一个ndarray数组，只需要调用numpy 的array函数即可：
numpy.array(object, dtype=None,copy=True,order=None,subok=false,ndmin=0)
| 名称 | 描述 |
|---|---|
| object | 数组或者嵌套的数列 |
| dtype | 数组元素的数据结构，可选 |
| copy | 对象是否需要复制，可选 |
| order | 创建数组的样式，C 为行方向，F为列方向，A为任意方向 |
| subbok | 默认返回一个与基类一致的数组 |
| ndmin | 指定生成数组的最小维度 |
上述为python的numpy模块中的多维数组的用法，需要通过列子来测试一下它的用法。如下：
1:创建一维数组
2:创建二维数组
3：测试ndmin参数
4:测试参数dtype参数
总结：narray多维数组是numpy模块非常重要的部分。操作narray数组继承了python的操作。它和python的list，str，float等等相互转化。