在进行数据分析和科学计算时，NumPy是一个非常重要的库。它提供了许多有用的功能，如创建多维数组、数学运算和统计分析等。在使用NumPy时，了解数组的维度对于正确使用函数和方法非常重要。本文将介绍如何使用NumPy查看数组的维度。
什么是数组？
在NumPy中，数组是一种用于存储相同类型数据的集合。它可以是一维、二维、三维或更高维度。数组中的每个元素都有一个唯一的索引，可以使用这个索引访问该元素。
创建数组
在NumPy中，可以使用`numpy.array()`函数创建数组。例如，以下代码创建一个包含三个元素的一维数组：
```python
import numpy as np
a = np.array([, , ])
```
输出：
```
array([, , ])
```
以下代码创建一个包含两个元素的二维数组：
```python
b = np.array([[, ], [, ]])
```
输出：
```
array([[, ],
[, ]])
```
查看数组维度
在NumPy中，可以使用属性`ndim`查看数组的维度。例如，以下代码查看一维数组`a`的维度：
```python
print(a.ndim)
```
输出：
```
```
以下代码查看二维数组`b`的维度：
```python
print(b.ndim)
```
输出：
```
```
查看数组形状
在NumPy中，可以使用属性`shape`查看数组的形状。例如，以下代码查看一维数组`a`的形状：
```python
print(a.shape)
```
输出：
```
(,)
```
注意，这里输出的是一个元组`(,)`，表示这是一个长度为的一维数组。
以下代码查看二维数组`b`的形状：
```python
print(b.shape)
```
输出：
```
(, )
```
注意，这里输出的是一个元组`(, )`，表示这个二维数组有两行两列。
在NumPy中，了解数组的维度和形状对于正确使用函数和方法非常重要。可以使用属性`ndim`和`shape`查看数组的维度和形状。