簡單瀏覽了一下numpy中array屬性的清單，挨個輸入看了一下
>>> a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
>>> a.t
array([[1, 4, 7],
[2, 5, 8],
[3, 6, 9]])
屬性t應該是矩陣的轉置，再建立乙個量做一下測試：
>>> b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> b
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
>>> b.t
array([[1, 4],
[2, 5],
[3, 6]])
>>> a.data
>>> a.dtype
dtype('int64')
>>> a.flags
c_contiguous : true
f_contiguous : false
owndata : true
writeable : true
aligned : true
updateifcopy : false
>>> a.flat
>>> a.imag
array([[0, 0, 0],
[0, 0, 0],
[0, 0, 0]])
>>> a.real
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
>>> a.size 9
>>> a.itemsize 8
>>> a.nbytes 72
nbytes應該數a所佔的儲存空間。
>>> a.ndim 2
>>> a.shape
(3, 3)
>>> a.strides
(24, 8)
>>> a.ctypes
>>> a.base
>>> a.base is a
false
>>> a
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
>>> c = a[:2]
>>> c
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
>>> c.base is a
true
由上面的測試，似乎可以把這個屬性理解為是子集判斷資料共享的一種方法。
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