numpy数组的维度可以通过shape属性来查看。
例如，在一个二维数组中，shape属性返回一个元组，元组中的元素表示数组在每个维度上的大小。例如，对于一个2行3列的二维数组，shape属性返回的元组为(2, 3)。
在一个多维数组中，shape属性同样返回一个元组，元组中的元素表示数组在每个维度上的大小。例如，对于一个3维数组，其shape属性返回的元组为(2, 3, 4)，表示数组在第一个维度上有2个元素，在第二个维度上有3个元素，在第三个维度上有4个元素。
可以使用ndim属性来查看数组的维度数。例如，对于一个二维数组，ndim属性返回2，表示该数组是一个二维数组。
另外，可以使用size属性查看数组的元素总数。例如，对于一个3维数组，size属性返回的值为24，表示该数组共有24个元素。
使用NumPy可以通过索引来赋值矩阵元素。具体的赋值操作取决于你想要赋值的矩阵的维度。
对于一维数组，可以使用索引来赋值元素。例如：
import numpy ...
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