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。
NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有：
ndarray.ndim：秩，即轴的数量或维度的数量
ndarray.shape：数组的维度，对于矩阵，n 行 m 列
ndarray.size：数组元素的总个数，相当于 .shape 中 n*m 的值
ndarray.dtype：ndarray 对象的元素类型
ndarray.itemsize：ndarray 对象中每个元素的大小，以字节为单位
ndarray.flags：ndarray 对象的内存信息
ndarray.real：ndarray元素的实部
ndarray.imag：ndarray 元素的虚部
ndarray.data：包含实际数组元素的缓冲区，由于一般通过数组的索引获取元素，所以通常不需要使用这个属性。
ndarray.ndim
ndarray.ndim 用于返回数组的维数，等于秩。
实例如下图：
ndarray.shape
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。NumPy 也提供了 reshape 函数来调整数组大小。实例如下图：
ndarray.itemsize
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）。
ndarray.flags
ndarray.flags 返回 ndarray 对象的内存信息，包含以下属性：
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
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