参考资料：
https://github.com/lijin-THU/notes-python（相应实体书为：《自学Python——编程基础、科学计算及数据分析》）
数组属性方法总结
1. 基本属性 a = array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]])
| 数组元素类型 | a.dtype |
dtype('int32')
|
| 数组形状 | a.shape |
(2,4) |
| 数组元素数目 | a.size | 8 |
| 每个元素占字节数 | a.itemsize | 4 |
| 所有元素占字节数 | a.nbytes | 32 |
| 数组维度 | a.ndim | 2 |
2. 形状相关：a.shape、a.flat、a.flatten()、a.ravel()、a.resize()、a.swapaxes(0,1) 交换轴的顺序、a.transpose()、a.T、a.squeeze()
3. 填充复制：b=a.copy() 复制不影响原来数组、b.fill(4)
4. 转化：a.tolist()、a.tostring()、a.astype(float) 改变元素类型、byteswap()、a.view(dtype=int16)
5. 复数：b = array([1+2j, 3+4j, 5+6j]) b.real、b.imag、b.conj()、b.conjugate()
6. 保存
- a.dump("file.txt") 保存为文本
- a.dumps() 保存为字符串
- a.tofile('foo.csv', sep=',', format='%s') 写入文件
7. 查找排序：a.nonzero() 非零元素索引；sort()、argsort()、searchedsorted()
8. 元素数学操作：clip(0,2) 限制在一定范围内；round(decimals=2) 近似；cumsum(axis=None) 累加和；cumprod(axis=None) 累乘积
9. 约减操作
- sum(axis=None) 求和；
- prod(axis=None) 求积；
- min(axis=None) 最小值；
- argmin(axis=None) 最小值索引；
- max(axis=None) 最大值；
- argmax(axis=None) 最大值索引；
- ptp(axis=None) 最大间隔；
- mean(axis=None) 均值；
- std(axis=None) 标准差；
- var(axis=None) 方差；
- any(axis=None) 是否有非零元素；
- all() 是否全部非零；