简单浏览了一下numpy中array属性的清单，挨个输入看了一下
>>> 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]])
属性T应该是矩阵的转置，再创建一个量做一下测试：
>>> 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
<read-write buffer for 0x7ff3b8800710, size 72, offset 0 at 0x106b288b0>
>>> a.dtype
dtype('int64')
>>> a.flags
C_CONTIGUOUS : True
F_CONTIGUOUS : False
OWNDATA : True
WRITEABLE : True
ALIGNED : True
UPDATEIFCOPY : False
>>> a.flat
<numpy.flatiter object at 0x7ff3b9002200>
>>> 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应该数a所占的存储空间。
>>> a.ndim
2
>>> a.shape
(3, 3)
>>> a.strides
(24, 8)
>>> a.ctypes
<numpy.core._internal._ctypes object at 0x106b288d0>
>>> a.base
>>> a.base is a
False
关于base属性，参考手册中的说明做测试：
>>> 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
由上面的测试，似乎可以把这个属性理解为是子集判断数据共享的一种方法。
