本文介紹numpy數組中這四個方法的區別ndim、shape、dtype、astype。
1.ndim
ndim返回的是數組的維度，返回的只有一個數，該數即表示數組的維度。
2.shape
shape：表示各位維度大小的元組。返回的是一個元組。
對於一維數組：有疑問的是爲什麼不是（1，6），因爲arr1.ndim維度爲1，元組內只返回一個數。
對於二維數組：前面的是行，後面的是列，他的ndim爲2，所以返回兩個數。
對於三維數組：很難看出，下面打印arr3，看下它是什麼結構。
先看最外面的中括號，包含[[1,2,3],[4,5,6]]和[[7,8,9],[10,11,12]]，假設他們爲數組A、B，就得到[A,B]，如果A、B僅僅是一個數字，他的ndim就是2，這就是第一個數。但是A、B是（2，3）的數組。所以結合起來，這就是arr3的shape，爲（2，2，3）。
將這種方法類比，也就可以推出4維、5維數組的shape。
3.dtype
dtype：一個用於說明數組數據類型的對象。返回的是該數組的數據類型。由於圖中的數據都爲整形，所以返回的都是int32。如果數組中有數據帶有小數點，那麼就會返回float64。
有疑問的是：整形數據不應該是int嗎？浮點型數據不應該是float嗎？
解答：int32、float64是Numpy庫自己的一套數據類型。
4.astype
astype：轉換數組的數據類型。
int32 --> float64 完全ojbk
float64 --> int32 會將小數部分截斷
string_ --> float64 如果字符串數組表示的全是數字，也可以用astype轉化爲數值類型
注意其中的float，它是python內置的類型，但是Numpy可以使用。Numpy會將Python類型映射到等價的dtype上。
以上是這四個方法的簡單用法，之後若有什麼新發現再做補充。