ndarray.ndim

ndarray.ndim是一个numpy数组属性，用于返回数组的维数或秩。它可以告诉我们数组有多少个维度。通过调用ndarray的ndim属性，我们可以获取数组的维数信息。例如，当我们创建一个一维数组时，它的ndim属性值为1，表示这是一个一维数组。而如果我们将这个一维数组通过reshape方法调整为多维数组，那么ndim属性值将相应地增加，表示数组的维度数增加了。因此，ndarray.ndim是一个用于确定数组维度的非常有用的属性。

例如，如果我们创建一个二维数组a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])，那么a的ndim属性值为2，表示这是一个二维数组。而如果我们通过a.shape = (3,2)将其调整为一个3行2列的数组，则a的ndim属性值仍然为2，因为数组的维度数没有改变。

综上所述，ndarray.ndim是一个可以告诉我们数组维度数的属性，它非常方便用于确定数组的维度信息。

相关问题

np.ndarray.ndim怎么用

np.ndarray.ndim 是 NumPy 库中的一个函数，用于返回数组的维度数。下面是使用 np.ndarray.ndim 的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr_2d.ndim)  # 输出：2

# 创建一个三维数组
arr_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print(arr_3d.ndim)  # 输出：3

在上面的示例中，我们首先导入了 NumPy 库，然后使用 np.array 创建了一个二维数组 `arr_2d` 和一个三维数组 `arr_3d`。通过调用 `ndim` 函数，我们可以得到这两个数组的维度数，并使用 `print` 函数将其输出到控制台。

Traceback (most recent call last): File "c:\Users\shay178461\Desktop\VScode\python\1st_try\graphtest\1.py", line 18, in <module> ax.plot_surface(X, Y, Z) File "C:\Users\shay178461\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\mpl_toolkits\mplot3d\axes3d.py", line 1569, in plot_surface if Z.ndim != 2: AttributeError: 'matlab.double' object has no attribute 'ndim'

这个错误是因为 `Z` 的类型是 `matlab.double`，而不是 `numpy.ndarray`。在 `plot_surface` 函数中，需要传入 `Z` 的数组类型为 `numpy.ndarray`，而不是 `matlab.double` 类型。解决方法是将 `Z` 转换为 `numpy.ndarray` 类型，可以使用 `np.array()` 函数将 `Z` 转换为 `numpy.ndarray` 类型，如下所示：

Z = np.array(eng.meshgrid(x, y, nargout=1))

这样就可以将 `Z` 转换为 `numpy.ndarray` 类型，然后再将其传入 `plot_surface` 函数中即可。