Trois attributs permettent de caractériser un tableau NumPy à une, deux ou $n$ dimensions :

• ndim : le nombre de dimensions (ou le nombre d’axes) du tableau ;
• shape : un tuple de taille ndim qui donne l’extension (la longueur) du tableau le long de chaque axe ;
• dtype : le type des éléments du tableau.

Ainsi, pour le cas particulier d’un tableau unidimensionnel (vecteur),

import numpy as np
x = np.linspace(-2,3,10)

nous avons affaire à un objet à une dimension, de forme $(10,)$ et dont les éléments sont des nombres en virgule flottante :

print(x.ndim)
print(x.shape)
print(x.dtype)

1
(10,)
float64

On note que l’attribut shape est bien un tuple.