jupyter notebook使用ndim查看数据

在Jupyter Notebook中，可以使用`ndim`属性来查看数据的维度。`ndim`返回一个整数，表示数据的维度数。

下面是使用`ndim`查看数据维度的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 查看数据的维度
print(data.ndim)

输出结果为：

2

这表示`data`是一个二维数组。通过调用`ndim`属性，我们可以得知数据的维度。

相关问题

索引问题：你打印出来的似乎是内存地址，而非张量的实际值。在大多数情况下，直接打印张量会显示其数据的内容，而不是内存地址。这个问题。打印出来的是内存地址怎么解决

如果在PaddlePaddle中打印出的是内存地址而不是张量的实际值，这通常是由于Python解释器的默认设置，它会在显示大对象如张量时仅显示一部分内存地址。为了解决这个问题并看到张量的具体内容，你可以尝试以下几种方法：

1. **显式转换**：使用`.numpy()`或`.tolist()`方法将其转换为NumPy数组或列表再打印，例如：

   print(ndim_1_Tensor.numpy())

2. **设置显示选项**：在某些深度学习框架中，可以设置全局显示选项来改变这种行为。在PaddlePaddle中，可能需要查看文档是否有类似设置，但通常不需要这样做，因为大部分时候会直接显示张量内容。

3. **使用tensorboard等可视化工具**：对于复杂的模型训练，可以考虑使用TensorBoard这样的可视化工具，它能更清晰地展示张量信息。

4. **检查输出模式**：确认你是在交互环境还是在文件中运行代码，有时在命令行环境下会显示内存地址，而在IPython notebook或Jupyter Notebook中可能会正常显示。

通过上述方法，你应该能看到张量的正确值，而不是内存地址。