numpy陣列的維數稱為秩（rank），一維陣列的秩為 1，二維陣列的秩為 2，以此類推。
numpy 的陣列中比較重要 ndarray 物件屬性有：
屬性說明
ndarray.ndim
秩，即軸的數量或維度的數量
ndarray.shape
陣列的維度，對於矩陣，n行m列
ndarray.size
陣列元素的總個數，相當於 .shape中n * m的值
ndarray.dtype
ndarray物件的元素型別
ndarray.itemsize
ndarray物件中每個元素的大小，以位元組為單位
ndarray.flags
ndarray物件的記憶體資訊
ndarray.real
ndarray元素的實部
ndarray.imag
ndarray元素的虛部
ndarray.data
包含實際陣列元素的緩衝區，由於一般通過陣列的索引獲取元素，所以通常不需要使用這個屬性
ndarray.ndim 用於返回陣列的維數，等於秩。
import numpy as np
a = np.arange(24)
print(a.ndim) # a 只有乙個維度
# 調整其大小
b = a.reshape(2,4,3) # 有三個維度
print(b.ndim)
1
3
ndarray.shape表示陣列的維度，返回乙個元組，這個元組的長度就是維度的數目，即ndim屬性（秩）。比如乙個二維陣列，其維度表示「行數」和「列數」
ndarray.shape也可以調整陣列的大小
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a.shape)
(2, 3)# 調整陣列的大小
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a.shape = (3,2)
print(a)
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b = a.reshape(3,2)
print(b)
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
ndarray.itemsize 以位元組的形式返回陣列中每乙個元素的大小。
例如，乙個元素型別為 float64 的陣列 itemsize 屬性值為 8(float64 占用 64 個 bits，每個位元組長度為 8，所以 64/8，占用 8 個位元組），又如，乙個元素型別為 complex32 的陣列 item 屬性為 4（32/8）。
import numpy as np
# 陣列的 dtype 為 int8（乙個位元組）
x = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.int8)
print (x.itemsize)
# 陣列的 dtype 現在為 float64（八個位元組）
y = np.array([1,2,3,4,5], dtype = np.float64)
print (y.itemsize)
1
8
ndarray.flags 返回 ndarray 物件的記憶體資訊，包含以下屬性：
屬性描述
資料是在乙個單一的c風格的連續段中
f_contiguous (f)
資料是在乙個單一的fortran風格的連續段中
owndata (o)
陣列擁有它所使用的記憶體或從另乙個物件中借用它
writeable (w)
資料區域可以被寫入，將該值設定為 false，則資料為唯讀
aligned (a)
資料和所有元素都適當地對齊到硬體上
updateifcopy (u)
這個陣列是其它陣列的乙個副本，當這個陣列被釋放時，原陣列的內容將被更新
import numpy as np
x = np.array([1,2,3,4,5])
print (x.flags)
c_contiguous : true
f_contiguous : true
owndata : true
writeable : true
aligned : true
writebackifcopy : false
updateifcopy : false
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