在這篇附錄中，我會深入NumPy庫的數組計算。這會包括ndarray更內部的細節，和更高級的數組操作和算法。

本章包括了一些雜亂的章節，不需要仔細研究。

A.1 ndarray對象的內部機理

NumPy的ndarray提供了一種將同質數據塊（可以是連續或跨越）解釋為多維數組對象的方式。正如你之前所看到的那樣，數據類型（dtype）決定了數據的解釋方式，比如浮點數、整數、布爾值等。

ndarray如此強大的部分原因是所有數組對象都是數據塊的一個跨度視圖（strided view）。你可能想知道數組視圖arr[::2,::-1]不復制任何數據的原因是什麼。簡單地說，ndarray不只是一塊內存和一個dtype，它還有跨度信息，這使得數組能以各種步幅（step size）在內存中移動。更准確地講，ndarray內部由以下內容組成：

• 一個指向數據（內存或內存映射文件中的一塊數據）的指針。
• 數據類型或dtype，描述在數組中的固定大小值的格子。
• 一個表示數組形狀（shape）的元組。
• 一個跨度元組（stride），其中的整數指的是為了前進到當前維度下一個元素需要“跨過”的字節數。

圖A-1簡單地說明了ndarray的內部結構。

例如，一個10×5的數組，其形狀為(10,5)：