关于numpy中array的维度总结

区分array的各个维度

array维度的解释

主要判断依据，根据中括号的组数成对的拆解区分各个维度

一维array
x=[1 2 3]
一组中括号，里面有三个元素，这个矩阵的维度只有一个，只有axis=0
x.shape=(2,)

二维array
y=[[1 2 3][4 5 6]]
两组中括号，把最外层解开，里面还有两个部分，每一个部分构成axis=0的部分，而继续拆解里层的中括号（任拆一个），发现每一个里面有3个元素,axis=1的部分有3个元素
y.shape=(2,3)

三维array

z=[[[1 2 3] [4 5 6]]
	[[3 4 5] [2 3 4]]]

有三组中括号，也是从外到内逐层拆解，依次可以得到axis=0,1,2对应的维度数

维度序号	对应的数字
axis=0	2
axis=1	2
axis=2	3

因此可以得到z.shape=(2,2,3)

另外：axis=-1表示在该矩阵的最后一维度上进行变化

更高维度的区分方法也是如此，一般在神经网络的训练中会使用到高维的权重参数，输入数据的矩阵。