请对上面的方法分别举例说明

好的，下面我就逐个方法给出例子说明：

1. ndim方法：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(a.ndim) # 输出 2

2. shape方法：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(a.shape) # 输出 (2, 2)

3. size方法：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(a.size) # 输出 4

4. dtype方法：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(a.dtype) # 输出 int64

5. itemsize方法：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(a.itemsize) # 输出 8 (因为int64的字节大小为8)

6. data方法：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(a.data) # 输出 <memory at 0x7f0f84c4e1c0>

7. reshape方法：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = a.reshape((1, 4))
print(b) # 输出 [[1 2 3 4]]

8. flatten方法：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = a.flatten()
print(b) # 输出 [1 2 3 4]

9. transpose方法：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = a.transpose()
print(b) # 输出 [[1 3] [2 4]]

10. concatenate方法：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
c = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(c) # 输出 [[1 2] [3 4] [5 6] [7 8]]

11. stack方法：

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = np.stack((a, b), axis=1)
print(c) # 输出 [[1 4] [2 5] [3 6]]

12. split方法：

import numpy as np

a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
b = np.split(a, 3)
print(b) # 输出 [array([[1, 2]]), array([[3, 4]]), array([[5, 6]])]

13. sort方法：

import numpy as np

a = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5])
a.sort()
print(a) # 输出 [1 1 2 3 4 5 5 6 9]

14. max/min方法：

import numpy as np

a = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5])
print(np.max(a)) # 输出 9
print(np.min(a)) # 输出 1