本章节我们将来了解 NumPy 数组的一些基本属性。
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。
在 NumPy中，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。
很多时候可以声明 axis。axis=0，表示沿着第 0 轴进行操作，即对每一列进行操作；axis=1，表示沿着第1轴进行操作，即对每一行进行操作。
| 属性 | 说明 |
|---|---|
ndarray.ndim 用于返回数组的维数，等于秩。number of dimension
输出结果为：
1
3
ndarray.shape 表示数组的维度，返回一个元组，这个元组的长度就是维度的数目，即 ndim 属性(秩)。比如，一个二维数组，其维度表示"行数"和"列数"。
ndarray.shape 也可以用于调整数组大小。
对应二维数组来说，shape[0] 为行的数量，shape[1]为列的数量。
import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print (a.shape)
输出结果为：
(2, 3)
调整数组大小。
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
NumPy 也提供了 reshape 函数来调整数组大小。
[[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]]
ndarray.itemsize 以字节的形式返回数组中每一个元素的大小。
例如，一个元素类型为 float64 的数组 itemsize 属性值为 8(float64 占用 64 个 bits，每个字节长度为 8，所以 64/8，占用 8 个字节），又如，一个元素类型为 complex32 的数组 item 属性为 4（32/8）。
1
8
ndarray.flags 返回 ndarray 对象的内存信息，包含以下属性：
| 属性 | 描述 |
|---|---|
| C_CONTIGUOUS (C) | 数据是在一个单一的C风格的连续段中 |
| F_CONTIGUOUS (F) | 数据是在一个单一的Fortran风格的连续段中 |
| OWNDATA (O) | 数组拥有它所使用的内存或从另一个对象中借用它 |
| WRITEABLE (W) | 数据区域可以被写入，将该值设置为 False，则数据为只读 |
| ALIGNED (A) | 数据和所有元素都适当地对齐到硬件上 |
| UPDATEIFcopY (U) | 这个数组是其它数组的一个副本，当这个数组被释放时，原数组的内容将被更新 |
C_CONTIGUOUS : True
F_CONTIGUOUS : True
OWNDATA : True
WRITEABLE : True
ALIGNED : True
WRITEBACKIFcopY : False
UPDATEIFcopY : False
ref
https://www.runoob.com/numpy/numpy-array-attributes.html
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