
【计】 dimensionality of array
【计】 array
【化】 array
dimension
【计】 dimensionality; number of dimensions
在计算机科学和数学中,数组维数(Array Dimension)指描述数组结构所需索引的数量,反映了数据在多维空间中的组织层级。以下是汉英词典角度的详细解释:
中文定义
数组维数指数组中用于定位元素的坐标轴数量。一维数组如直线(单索引),二维数组如表格(行与列),三维数组如立方体(长、宽、高)。
来源:清华大学《计算机程序设计基础》教材。
英文定义
Array Dimension refers to the number of indices required to access an element in an array. For example:
array[i]
matrix[i][j]
cube[i][j][k]
来源:ISO/IEC 9899:2018 (C语言标准)。
维数与存储
维数决定数组的内存布局。一维数组连续存储;多维数组按行优先(C语言)或列优先(Fortran)排列。
示例:二维数组arr
在内存中存储为[a11, a12, a13, a21, a22, a23]
。
高维数组的应用
三维数组用于物理模拟(如流体动力学),四维数组可表示时空数据(如气象预测)。
来源:IEEE《科学计算中的数据结构》。
《GB/T 15272-1994 程序设计语言C》定义数组为“由相同类型元素构成的有序集合,通过维数索引访问”。
维数本质是数组的秩(Rank),即张量理论中的阶数(Order)。
来源:Knuth《计算机程序设计艺术》卷1。
清华大学计算机系. 《计算机程序设计基础(第3版)》. 清华大学出版社, 2020.
ISO/IEC 9899:2018. Programming Languages — C.
IEEE Transactions on Computing Systems. Data Structures in Scientific Computing. 2019.
中国国家标准化管理委员会. GB/T 15272-1994.
Knuth, D. E. The Art of Computer Programming, Vol.1. Addison-Wesley, 1997.
数组维数是描述数据组织层次的核心概念,在不同领域有不同表现形式:
一、基础定义 数组维数指描述元素位置所需的索引数量,例如:
二、数学视角 • 向量:1维($vec{v} = [v_1,v_2,...,vn]$) • 矩阵:2维($A = begin{bmatrix} a{11} & ... & a{1n}... & ... & ...a{m1} & ... & a_{mn} end{bmatrix}$) • 张量:n维(深度学习常用3-4维张量)
三、编程实现 以NumPy为例:
arr_1d = np.array()# shape=(3,) → 1维
arr_2d = np.array([,])# shape=(2,2) → 2维
arr_3d = np.zeros((2,3,4))# shape=(2,3,4) → 3维
四、应用场景
理解数组维数有助于:
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