1、常見資料型別
2、建立資料型別
原理：numpy 的數值型別實際上是 dtype 物件的例項
舉例：
1、依據現有資料來建立ndarray
（1）通過array()函式進行建立。
看**：
執行結果：
（2）通過asarray()函式進行建立
個人不常用
（3）通過fromfunction()函式進行建立
看**：
2、零陣列
建立方式：（1）. zeros() 函式：返回給定形狀和型別的零陣列。
（2）. zeros_like() 函式：返回與給定陣列形狀和型別相同的零陣列 。
3、1陣列
建立方式：（1）. ones() 函式：返回給定形狀和型別的1陣列。
（2）. ones_like() 函式：返回與給定陣列形狀和型別相同的1陣列
4、空陣列
建立方式：（1）. empty() 函式：返回乙個空陣列，陣列元素為隨機數。
（2）. empty_like 函式：返回與給定陣列具有相同形狀和型別的新陣列。
5、單位陣列
建立方式：（1）. eye() 函式：返回乙個對角線上為1，其它地方為零的單位陣列。
（2）. identity() 函式：返回乙個方的單位陣列
【注意：兩種方式相比，eye()建立單位陣列更加靈活，下面舉例】
6、對角陣列
（1）、numpy包提供的方法： diag() 函式：提取對角線或構造對角陣列。
看**：
7、常數陣列
建立方法：（1）. full() 函式：返回乙個常數陣列。
（2）. full_like() 函式：返回與給定陣列具有相同形狀和型別的常數陣列。
看**：
中間後期會更新，敬請期待······
8、陣列的屬性
（1）. numpy.ndarray.ndim 用於返回陣列的維數（軸的個數）也稱為秩，一維陣列的秩為 1，二維陣列的秩為 2，以此類推。
（2）. numpy.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)。
（3）. numpy.ndarray.size 陣列中所有元素的總量，相當於陣列的 shape 中所有元素的乘積，例如矩陣的元素總量為行與列的乘積。
（4）. numpy.ndarray.dtype ndarray 物件的元素型別。
（5）. numpy.ndarray.itemsize 以位元組的形式返回陣列中每乙個元素的大小
【注意：在 ndarray 中所有元素必須是同一型別，否則會自動向下轉換， int->float->str 。】
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