numpy具有一些基本属性
ndim：维度
shape：行数和列数
size：元素个数
dtype：数据类型
import numpy as np #为了方便使用numpy 采用np简写
# 一维数组
array1 = np.array([1,2,3]);
print(array1);
print('number of dim:',array1.ndim) # 维度
print('shape :',array1.shape) # 行数和列数
print('size:',array1.size) # 元素个数
print('dtype:',array1.dtype) # 数据类型
print("\r\n");
# 二维数组,2行3列，二维矩阵
array2 = np.array([[1,2,3],[4,6,7]]);
print(array2);
print('number of dim:',array2.ndim) # 维度
print('shape :',array2.shape) # 行数和列数
print('size:',array2.size) # 元素个数
print('dtype:',array2.dtype) # 数据类型
print("\r\n");
# 三维数组
array3 = np.array([[[1,2,3],[4,6,7]],[[1,2,3],[4,6,7]]]);
print(array3);
print('number of dim:',array3.ndim) # 维度
print('shape :',array3.shape) # 行数和列数
print('size:',array3.size) # 元素个数
print('dtype:',array3.dtype) # 数据类型
print("\r\n");
# 浮点数组
arrayFloat = np.array([[1.2,2,3],[4,6,7]]);
print(arrayFloat);
print('number of dim:',arrayFloat.ndim) # 维度
print('shape :',arrayFloat.shape) # 行数和列数
print('size:',arrayFloat.size) # 元素个数
print('dtype:',arrayFloat.dtype) # 数据类型
print("\r\n");
