numpy中获取数组维度的方法
在numpy中，获取数组维度的方法非常简单且直观。可以使用`shape`属性来获取数组的维度信息。
要获取一个数组的维度，只需在数组名称后面加上`.shape`。例如，假设有一个名为`arr`的数组，我们可以使用`arr.shape`来获取它的维度。
```python
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
python获取数组长度
dimensions = arr.shape
print(dimensions)
```
在上面的代码中，我们导入了`numpy`库并创建了一个二维数组`arr`。然后，我们使用`arr.shape`将数组的维度信息赋值给`dimensions`变量。最后，我们打印出`dimensions`变量的值。
运行上面的代码，输出将会是`(2, 3)`，表示`arr`数组是一个2行3列的二维数组。
如果要获取数组的维度数量，可以使用`len()`函数获取`shape`属性的长度。例如：
```python
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
num_dimensions = len(arr.shape)
print(num_dimensions)
```
在这个例子中，我们创建了一个一维数组`arr`。我们使用`len(arr.shape)`获取`arr`数组的维度数量，并将结果赋值给`num_dimensions`变量。最后，我们打印出`num_dimensions`变量的值。
运行上面的代码，输出将会是`1`，表示`arr`数组是一个一维数组。
总结来说，使用`shape`属性可以方便地获取numpy数组的维度信息。可以通过获取数组的形状信息来获取维度的具体数值，以及通过`len()`函数获取维度的数量。这些方法在numpy中非常有用，可以帮助我们更好地理解和处理多维数组数据。

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