A.1 ndarray对象的内部机理

ndarray如此强大的部分原因是所有数组对象都是数据块的一个跨度视图（strided view）。你可能想知道数组视图arr[::2,::-1]不复制任何数据的原因是什么。简单地说，ndarray不只是一块内存和一个dtype，它还有跨度信息，这使得数组能以各种步幅（step size）在内存中移动。更准确地讲，ndarray内部由以下内容组成：

• 数据类型或dtype，描述在数组中的固定大小值的格子。
• 一个跨度元组（stride），其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要“跨过”的字节数。

图A-1简单地说明了ndarray的内部结构。

一个典型的（C顺序，稍后将详细讲解）3×4×5的float64（8个字节）数组，其跨度为(160,40,8) —— 知道跨度是非常有用的，通常，跨度在一个轴上越大，沿这个轴进行计算的开销就越大：

虽然NumPy用户很少会对数组的跨度信息感兴趣，但它们却是构建非复制式数组视图的重要因素。跨度甚至可以是负数，这样会使数组在内存中后向移动，比如在切片obj[::-1]或obj[:,::-1]中就是这样的。

你可能偶尔需要检查数组中所包含的是否是整数、浮点数、字符串或Python对象。因为浮点数的种类很多（从float16到float128），判断dtype是否属于某个大类的工作非常繁琐。幸运的是，dtype都有一个超类（比如np.integer和np.floating），它们可以跟np.issubdtype函数结合使用：

然后得到：

大部分NumPy用户完全不需要了解这些知识，但是这些知识偶尔还是能派上用场的。图A-2说明了dtype体系以及父子类关系。