ndarray多次元アレイ（N次元配列）
numpyのアレイは、オブジェクト（行列）の多次元配列であり、それはと呼ばれるndarray、及び複素ベクトル演算ブロードキャスト機能する能力を有し、かつ高速な実行と省スペースの特性を有しています。
注：ndarray添字は0から始まり、すべての要素のアレイは、同じタイプでなければなりません
ndarray所有財産
ndim属性：次元数shape属性：次元サイズdtype属性：データ型
ランダムに作成されたのndarray
ランダムサンプリング（numpy.random）によって生成されるランダムなデータ。
サンプルコード：
# 导入numpy，别名np
import numpy as np
# 生成指定维度大小（3行4列）的随机多维浮点型数据（二维），rand固定区间0.0 ~ 1.0
arr = np.random.rand(3, 4)
print(arr)
print(type(arr))
# 生成指定维度大小（3行4列）的随机多维整型数据（二维），randint()可以指定区间（-1, 5）
arr = np.random.randint(-1, 5, size = (3, 4)) # 'size='可省略
print(arr)
print(type(arr))
# 生成指定维度大小（3行4列）的随机多维浮点型数据（二维），uniform()可以指定区间（-1, 5）
arr = np.random.uniform(-1, 5, size = (3, 4)) # 'size='可省略
print(arr)
print(type(arr))
print('维度个数: ', arr.ndim)
print('维度大小: ', arr.shape)
print('数据类型: ', arr.dtype)
結果：
[[ 0.09371338 0.06273976 0.22748452 0.49557778]
[ 0.30840042 0.35659161 0.54995724 0.018144 ]
[ 0.94551493 0.70916088 0.58877255 0.90435672]]
<class 'numpy.ndarray'>
[[ 1 3 0 1]
[ 1 4 4 3]
[ 2 0 -1 -1]]
<class 'numpy.ndarray'>
[[ 2.25275308 1.67484038 -0.03161878 -0.44635706]
[ 1.35459097 1.66294159 2.47419548 -0.51144655]
[ 1.43987571 4.71505054 4.33634358 2.48202309]]
<class 'numpy.ndarray'>
维度个数: 2
维度大小: (3, 4)
数据类型: float64
ndarrayシーケンスが作成され
1。 np.array(collection)
コレクションは、オブジェクト型配列（リスト）、ネストされたオブジェクトの配列（リストのリスト）です。
サンプルコード：
# list序列转换为 ndarray
lis = range(10)
arr = np.array(lis)
print(arr) # ndarray数据
print(arr.ndim) # 维度个数
print(arr.shape) # 维度大小
# list of list嵌套序列转换为ndarray
lis_lis = [range(10), range(10)]
arr = np.array(lis_lis)
print(arr) # ndarray数据
print(arr.ndim) # 维度个数
print(arr.shape) # 维度大小
結果：
# list序列转换为 ndarray
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
1
(10,)
# list of list嵌套序列转换为 ndarray
[[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]]
2
(2, 10)
2。 np.zeros()
0アレイ全体の大きさを指定します。注：最初のパラメータは、（3、4）のように、指定されたサイズに、タプルです。
3。 np.ones()
1つの全体の配列指定されたサイズ。注：最初のパラメータは、（3、4）のように、指定されたサイズに、タプルです。
4。 np.empty()
配列は常にすべて0を返されていない初期化し、時にはリターンは初期乱数値（メモリ内のランダムな値）ではありません。
サンプルコード（2,3,4）：
# np.zeros
zeros_arr = np.zeros((3, 4))
# np.ones
ones_arr = np.ones((2, 3))
# np.empty
empty_arr = np.empty((3, 3))
# np.empty 指定数据类型
empty_int_arr = np.empty((3, 3), int)
print('------zeros_arr-------')
print(zeros_arr)
print('\n------ones_arr-------')
print(ones_arr)
print('\n------empty_arr-------')
print(empty_arr)
print('\n------empty_int_arr-------')
print(empty_int_arr)
結果：
------zeros_arr-------
[[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]]
------ones_arr-------
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]
------empty_arr-------
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]
------empty_int_arr-------
[[0 0 0]
[0 0 0]
[0 0 0]]
5. np.arange()およびreshape()
arange範囲に似（）Pythonの（）は、一次元アレイndarrayを作成します。
変形は、（）は、配列の大きさを再調整します。
サンプルコード（5）：
# np.arange()
arr = np.arange(15) # 15个元素的 一维数组
print(arr)
print(arr.reshape(3, 5)) # 3x5个元素的 二维数组
print(arr.reshape(1, 3, 5)) # 1x3x5个元素的 三维数组
結果：
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]
[[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]]
[[[ 0 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]]]
6. np.arange()とrandom.shuffle()
（シャフリングに類似）の配列を破壊するrandom.shuffle（）配列。
サンプルコード（6）：
arr = np.arange(15)
print(arr)
np.random.shuffle(arr)
print(arr)
print(arr.reshape(3,5))
結果：
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14]
[ 5 8 1 7 4 0 12 9 11 2 13 14 10 3 6]
[[ 5 8 1 7 4]
[ 0 12 9 11 2]
[13 14 10 3 6]]
ndarrayデータ型
1. dtypeパラメータ
このようなのfloat64、INT32として指定する配列のデータ型、ビット+型名の数を、
2. astype方法
データ型変換配列
サンプルコード（1,2）。
# 初始化3行4列数组，数据类型为float64
zeros_float_arr = np.zeros((3, 4), dtype=np.float64)
print(zeros_float_arr)
print(zeros_float_arr.dtype)
# astype转换数据类型，将已有的数组的数据类型转换为int32
zeros_int_arr = zeros_float_arr.astype(np.int32)
print(zeros_int_arr)
print(zeros_int_arr.dtype)
結果：
[[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 0.]]
float64
[[0 0 0 0]
[0 0 0 0]
[0 0 0 0]]
int32
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