前言
上一节我们大致学习了NumPy数组的数据类型，那么本节课呢就带大家看看数组的属性是怎么个玩儿法？废话不多直接开整
1、概念理解
(1) 什么是秩？
NumPy 数组的维数称为秩（rank），秩就是轴的数量，即数组的维度，一维数组的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。
(2) 什么是轴？
每一个线性的数组称为是一个轴（axis），也就是维度（dimensions）。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴（axis），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是数组的维数。
2、属性列表
下面列举NumPy中比较重要的ndarray 对象属性：
| 属性名称 | 内容说明 |
|---|---|
| ndarray.ndim | 秩，即轴的数量或维度的数量 （返回一个数值） |
| ndarray.shape | 数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列 |
| ndarray.size | 数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值 |
| ndarray.dtype | ndarray 对象的元素类型 |
| ndarray.itemsize | ndarray 对象中每个元素的大小，以字节为单位 |
| ndarray.flags | ndarray 对象的内存信息 |
| ndarray.real | ndarray元素的实部 |
| ndarray.imag | ndarray 元素的虚部 |
| ndarray.data | 包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。 |
3、案例
我们将数组的属性都一一在编辑器中进行测试，以便更好的知道每个属性的用法。
