如何在Python使用 NumPy 获取矩阵的维数？

在 NumPy 中，矩阵的维数往往是我们需要了解的基本信息之一。在 Python 中，使用 NumPy 获取矩阵的维数非常简单。

我们先来看一下如何定义一个矩阵：

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

在这里，我们使用 np.array 函数来定义了一个 2 x 2 的矩阵。接下来，我们可以使用 ndim 属性来获取矩阵的维数：

print(matrix.ndim)

输出结果为 2，代表这是一个二维的矩阵。

除了 ndim 属性，还有一些其他的属性可以用来获取矩阵的基本信息：

• shape：返回一个元组，表示矩阵的形状。比如，对于一个 2 x 3 的矩阵，它的 shape 属性将返回 (2, 3)。
• size：返回矩阵中元素的总数。
• dtype：返回矩阵中元素的数据类型。比如，一个包含浮点数的矩阵的 dtype 属性将返回 float64。

下面是一个完整的示例程序：

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

print("维数：", matrix.ndim)
print("形状：", matrix.shape)
print("元素个数：", matrix.size)
print("数据类型：", matrix.dtype)

输出结果为：

维数： 2
形状： (2, 2)
元素个数： 4
数据类型： int64

以上就是在 Python 中使用 NumPy 获取矩阵维数的方法。除此之外，NumPy 还提供了丰富的函数和方法来操作和处理矩阵数据，帮助我们更方便地分析和处理数据。