在使用 NumPy 進行科學計算或數據分析時，數組對象不僅存儲數據本身，還包含描述數組結構與內存布局的信息，這些信息被稱為數組屬性（array attributes）。

通過這些屬性，我們可以了解數組的維度結構、元素數量、數據類型以及內存占用情況，從而更好地理解數組的內部結構與計算行為。

NumPy 的數組屬性主要通過 ndarray 對象的屬性（attributes）提供訪問接口。與函數不同，這些屬性通常不需要調用，而是直接讀取。

按照功能劃分，NumPy 的數組屬性通常可以分為六類：

（1）結構屬性

（2）類型屬性

（3）存儲與內存屬性

（4）內存布局屬性

（5）結構變換相關屬性

（6）復數相關屬性

一、結構屬性

結構屬性用于描述數組的維度結構與形狀信息。

shape

返回數組在每個維度上的長度（元組）。

ndarray.shape

示例：

print(a.shape)

輸出：

(2, 3)

表明這是一個 2 行 3 列的矩陣。

ndim

返回數組的維度數（整數）。

ndarray.ndim

示例：

print(a.ndim)

輸出：

2

表明該數組是二維數組。

size

返回數組中包含的元素總數（整數）。

ndarray.size

示例：

print(a.size)

輸出：

6

說明：size 等于 shape 各維度長度的乘積。

NumPy 還提供了 np.size() 函數來獲取元素總數：

np.size(a, axis=1)

該函數還可以按指定軸獲得該軸的長度：

# 3

二、類型屬性

類型屬性用于描述數組中元素的數據類型。

dtype

返回數組元素的數據類型（NumPy 的 dtype 對象）。

ndarray.dtype

示例：

print(a.dtype)

輸出：

int64

NumPy 使用統一的數據類型系統（dtype），不同于 Python 的動態對象類型。

詳情請參閱：

itemsize

返回每個元素所占的字節數（整數）。

ndarray.itemsize

示例：

print(a.itemsize)

輸出：

4

表明 int32 類型占用 4 字節。

三、存儲與內存屬性

這些屬性用于描述數組整體的存儲規模。

nbytes

返回數組元素所占的總字節數（整數）。

ndarray.nbytes

示例：

print(a.nbytes)

輸出：

16

說明：nbytes = size × itemsize。

base

返回數組的底層數據來源對象。

ndarray.base

如果數組是由切片或視圖（view）創建的，則 base 指向原數組。

base 可作為判斷數組是否與其他數組共享底層數據的重要線索，但并不適合作為唯一判斷依據。

示例：

print(b.base)

輸出：

[1 2 3 4]

b 并沒有復制數據，而是引用了 a 的數據緩沖區。

如果數組擁有自己的數據，則 base 為：None。

data

返回指向數組底層數據緩沖區的 Python buffer 接口對象（memoryview）。

ndarray.data

示例：

print(a.data)

輸出示例：

該屬性用于訪問底層內存緩沖區，通常只在底層接口或 C 擴展開發時使用。

四、內存布局屬性

NumPy 數組在內存中以字節序列的形式存儲，并通過 stride 機制描述各維度的訪問步長。某些數組（如切片或轉置結果）在內存中可能并不是連續存儲。

strides

數組在各維度上的步長（stride）。返回一個元組，表示在每個維度上移動一個索引單位時需要跨越的字節數。

ndarray.strides

示例：

print(a.strides)

示例輸出：

(24, 8)

這表明：沿第 0 個維度（行方向）移動一個索引單位時，需要跨越 24 字節；沿第 1 個維度（列方向）移動一個索引單位時，需要跨越 8 字節。

對于 int64 類型（每個元素占 8 字節），每一行包含 3 個元素，因此行方向的步長為 3 × 8 = 24 字節。

關于 strides 的詳細介紹請參閱：

flags

返回數組的內存布局標志信息。

ndarray.flags

示例：

print(a.flags)

示例輸出：

ALIGNED : True

常見標志含義：

C_CONTIGUOUS：數組按 C 語言的行優先順序連續存儲。

F_CONTIGUOUS：數組按 Fortran 的列優先順序存儲。

OWNDATA：數組是否擁有自己的數據緩沖區。

WRITEABLE：數組是否允許修改。

這些信息對于性能優化和底層計算庫調用非常重要。

flags 中還包含如 WRITEBACKIFCOPY 等較少直接使用的標志，此處僅列出常見項。

五、結構變換相關屬性

T

返回數組的轉置結果（transpose），在大多數情況下返回視圖（view），但具體行為取決于數組的內存布局。

ndarray.T

示例：

print(a.T)

輸出：

 [3 6]]

對二維數組而言，T 會交換行與列；對一維數組而言，T 不會改變結果。

六、復數相關屬性

當數組元素為復數類型（complex） 時，可以通過以下屬性訪問其實部與虛部。

real

返回數組元素的實部（real part）。

ndarray.real

示例：

print(a.real)

輸出：

[1. 3.]

返回數組元素的實部組成的浮點類型數組（即使原數組為復數類型）。

imag

返回數組元素的虛部（imaginary part）。

ndarray.imag

示例：

print(a.imag)

輸出：

[2. 4.]

real 與 imag 通常返回原數組的視圖，不會復制數據。

小結

NumPy 的 ndarray 通過一組屬性描述數組的結構、類型、存儲方式與內存布局。shape、ndim、size 用于理解數組形狀，dtype、itemsize 用于說明元素類型，nbytes、base、data、strides、flags、T、real、imag 則進一步揭示其底層組織與訪問方式。

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