¿Cuáles son las dimensiones de una matriz en Python y para qué sirve ndim?

La dimensión de una matriz es un elemento de la matriz. Cuando se expresa mediante subíndices de matriz, es necesario utilizar varios números para determinar de forma única este elemento. Esta matriz es multidimensional. En numpy, puedes usar * directamente para representar la multiplicación de números y vectores. Consulte un ejemplo para Python 2.7: ¿importar numpy como np? A = np.array() # Vector b = 5 # Número impreso A * B++++++++? ?

Los subíndices de los arrays NumPy comienzan desde 0. ?

Todos los elementos de un mismo array NumPy deben ser del mismo tipo.

Antes analizamos en detalle los arreglos NumPy. Primero, se presentan en detalle las propiedades básicas de las matrices NumPy. La dimensionalidad de una matriz NumPy se llama rango. El rango de una matriz unidimensional es 1, el rango de una matriz bidimensional es 2, y así sucesivamente. En NumPy, cada matriz lineal se llama eje y el rango en realidad describe el número de ejes.

Por ejemplo, una matriz bidimensional es equivalente a dos matrices unidimensionales, y cada elemento de la primera matriz unidimensional es una matriz unidimensional. Entonces, una matriz unidimensional es un eje en NumPy, el primer eje es equivalente a la matriz inferior y el segundo eje es la matriz dentro de la matriz inferior. El número de ejes de suma (el rango) es la dimensionalidad de la matriz.