PS：个人学习过程中的学习记录，不敢保证全对，请甄别看待，谢谢。
1.如何看数组维度
2.扒皮
一维数组。在Numpy中都表现为：（x,）。
a = np.array([1,2,3])
print(a，a.shape)
[1 2 3]
(3,)a.shape = (3,)，是一个一维数组，数组的长度为3.
--------------------------------------------------------------
二维数组（矩阵）：
b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(b, b.shape)
[[1 2 3]
[4 5 6]]
(2, 3)b.shape = (2, 3)，是一个2*3的矩阵。:由两行，三列构成。
多维数组：
#举个3-D例子。
c= np.array([[[1,2],[3,4],[5,6]],[[1,2],[3,4],[5,6]]])
print(c, c.shape)
[[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]]
(2, 3, 2)怎么解读c.shape = (2, 3, 2)。本人习惯从后面数，先画一个3*2的矩阵，再用2个3*2包起来。
个人见解：这是3维的举例，c = np.aaray( )中的数组，最左边和最右边各有三个中括号[[[ ]]]，这三个括号（最左边或者最右边）代表是三维的数组。然后扒掉最外面的一次皮（半个中括号，[ 或 ]，最左边和最右边还剩两个括号，两个括号找离自己最近的两个括号，可以看出在[5,6]后面要切一刀，就变成上图的样子。
ps:碰到中括号外的逗号就自动换行显示。
举个4-D的例子
d= np.array([[[[1,2],[3,4],[5,6]],[[1,2],[3,4],[5,6]]],
[[[1,2],[3,4],[5,6]],[[1,2],[3,4],[5,6]]]])
print(d, d.shape)
[[[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]]
[[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]]]
(2, 2, 3, 2)那么4-D的(2, 2, 3, 2)就是把2个3-D的(2, 3, 2)包起来。
个人见解：这是4维的举例，c = np.aaray( )中的数组，最左边和最右边各有四个中括号[[[ ]]]，这四个括号（最左边或者最右边）代表是四维的数组。然后扒掉最外面的一次皮（半个中括号，[ 或 ]，最左边和最右边还剩三个括号，三个括号找离自己最近的三个括号，可以看出在第二个[5,6]后面要切一刀。再扒一层皮（即去掉一个中括号），此时三个中括号变为两个了，两个括号找离自己最近的两个括号，可以看出在第一个[5,6]后面要切一刀，就变成上图的样子。
ps:碰到中括号外的逗号就自动换行显示。
Tips：1. 可以看中间的空格行行数区分大包小包。
2. 数一下括号里有多少个数字，就是几维。或者用.ndim查看。
print(d.ndim) #获得数组的维数，即秩的个数
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