这两种逻辑都是有效的，但它们都没有抓住ndarray或n维数组的核心。你说(3, 2, 4)是“3个2x 4矩阵的列表”，但这只是一个可能的解释。其他解释是：

• (3, 2, 4)是两个3x 4矩阵的列表
• (3, 2, 4)是四个3x 2矩阵的列表
• (3, 2, 4)是4元素数组的3x 2矩阵
• 等等的。

解释n维数组的方式完全取决于您的用例，特别是 * 您如何访问它 *。例如，您的解释满足以下for循环。

import numpy as np

A = np.random.rand(3,2,4)

for i in range(A.shape[0]):
   print(A[i,:,:])

但是切片是美妙的，因为你可以独立地访问任何维度。例如，如果将矩阵解释为两个3x 4矩阵的列表，则for循环将如下所示：

for i in range(A.shape[1]):
   print(A[:,i,:])

你总是可以通过重塑它来将你提到的图像矩阵转换为 * 你的 * 解释，因为维度可以在n维数组中自由交换。例如，要使n维数组的第二种解释与第一种解释一致，可以执行以下操作：

import numpy as np

A = np.random.rand(768, 1024, 3)
A = A.transpose(2, 0, 1)

print(A.shape) # (3, 768, 1024)

**tl;dr所有的解释都很好，但它们只是 * 解释 *，不应该期望与每个用例都一致。

你的理解是完全有效和正确的。dim返回数组维度（轴）的数量，而np.shape返回每个轴的大小。
因此，关于RGB图像的np.数组表示，它的形式是（宽度，高度，通道）。正如你所看到的，channels = 3是最后一个维度，它肯定不会对底层数据产生任何关键影响，你可以转置到（channels，width，height）。现在，这可以简单地读取为像素坐标（前两个轴），然后是其通道（第三个轴）。