import numpy as np
A=np.full([63,51,121], 0.0)
print (A)
A.ndim
len(A)
我对数组 A 的维度和长度感到困惑。我认为数组 A 是一个由 51x121 阶的 63 个矩阵组成的数组。第一个索引 .i.e. 63、指的维数是多少？经过进一步研究，我偶然发现了命令，len。和 ndim。 长度命令给我 63 作为响应，但 ndim 告诉它是一个 3 维数组。我对计算机编程很陌生，如果我的数组是3D的，如何创建一个超过3维的对比来查看和比较差异。如何可视化此类数组，以及如何在此类情况下完成索引和切片。
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np.full 的第一个参数是 shape，它定义了 np 数组每个维度的长度。
在引擎盖下，numpy 中的三维形状对象是数组内嵌套的数组，因此 [63,51,121] 的值 shape 将为您提供一个长度为 63 的外部数组，每个元素其中是一个长度为51的嵌套数组，其中每个元素又是121个0.0的嵌套数组。
这就是为什么 A.ndim 给你 3 - A 是一个 3D 对象，而外部数组的 len（长度）是 63。
尝试运行 A.shape 或 len(A[0])，这有望让您了解事情的运行情况。