如何可视化和理解 Numpy 维度？

Question

例如

1D = np.array([100, 200, 300, 400]) 
2D = np.array([[100, 200, 300, 400]]) 
3D = np.array([[[100, 200, 300, 400]]]])

那么，1D、2D、3D 维度有什么区别，但所有值都是相同的，请帮我形象化这个概念。

我刚刚学习了这个概念，但无法掌握这个维度，为什么如果我们添加额外的括号它们是不同的维度。

Answer 1

注意方括号的数量

[]

。

np.array([100, 200, 300, 400]) 

是一个由四个元素组成的数组 -> 1D

np.array([[100, 200, 300, 400]])

是单个元素的数组，而单个元素又是四个元素的数组 -> 2D

np.array([[[100, 200, 300, 400]]]])

是单个元素的数组，而单个元素的数组又是单个元素的数组，而单个元素的数组又是四个元素的数组。

请参阅文档了解更多信息。