python中ndim是什么_使用Python中的ndim和shape属性获取darray数据的维度、长度、形状和其他参数,python,ndarray,等...

我们在描述一个多维数组的时候，经常会用到两个参数：维度(dimension)和形状(shape)，以二维数组为例，我们可以用矩阵来形象地联想这两个参数，对于矩阵，显然我们最常见的矩阵是二维的，所以他的dim参数就是2，而对于形状，可以想象成这个矩阵(矩形)的的高和宽，比如一个4行3列的矩阵，他的高就是4，宽就是3。所以他的shape参数就是(4,3)，这是一对数字，因此在python中使用元祖(tuple)数据结构来表示这个属性。我们可使用以下代码来进行演示：

import numpy as np

data = np.array([

[1,2,3],

[4,5,6],

[7,8,9],

[0,0,0]

])

print(data)

print(data.ndim)

print(data.shape)

在运行之后，我们可以得到以下结果：

[[1 2 3]

[4 5 6]

[7 8 9]

[0 0 0]]

2

(4, 3)

[Finished in 1.2s]

对于大于二维的多维数组，我们可以认为就是数组的数组的数组…，我们可以用嵌套(类似于套娃结构)来描述，是几维的就有多少层嵌套。但是一般而言，我们用二维的数组就够用了，三维数组被称为张量(Tensor)，在机器学习中有非常好的应用。

对于三维数组，我们可以使用以下代码进行演示：

import numpy as np