本文介紹numpy陣列中這四個方法的區別ndim、shape、dtype、astype。
1.ndim
ndim返回的是陣列的維度，返回的只有一個數，該數即表示陣列的維度。
2.shape
shape：表示各位維度大小的元組。返回的是一個元組。
對於一維陣列：有疑問的是為什麼不是（1，6），因為arr1.ndim維度為1，元組內只返回一個數。
對於二維陣列：前面的是行，後面的是列，他的ndim為2，所以返回兩個數。
對於三維陣列：很難看出，下面列印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]]，假設他們為陣列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）的陣列。所以結合起來，這就是arr3的shape，為（2，2，3）。
將這種方法類比，也就可以推出4維、5維陣列的shape。
3.dtype
dtype：一個用於說明陣列資料型別的物件。返回的是該陣列的資料型別。由於圖中的資料都為整形，所以返回的都是int32。如果陣列中有資料帶有小數點，那麼就會返回float64。
有疑問的是：整形資料不應該是int嗎？浮點型資料不應該是float嗎？
解答：int32、float64是Numpy庫自己的一套資料型別。
4.astype
astype：轉換陣列的資料型別。
int32 --> float64 完全ojbk
float64 --> int32 會將小數部分截斷
string_ --> float64 如果字串陣列表示的全是數字，也可以用astype轉化為數值型別
注意其中的float，它是python內建的型別，但是Numpy可以使用。Numpy會將Python型別對映到等價的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。
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