在Python中，我们可以使用numpy库的ndim属性来获取数组的维数，ndim表示的是数组的维度数量，对于一维数组，它的ndim值为1，二维数组为2，三维数组为3，以此类推。

以下是一些示例：

1、一维数组的维数：

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr.ndim)  # 输出：1

在这个例子中，我们创建了一个一维数组，并使用ndim属性获取其维数，输出结果为1。

2、二维数组的维数：

import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr.ndim)  # 输出：2

在这个例子中，我们创建了一个二维数组，并使用ndim属性获取其维数，输出结果为2。

3、三维数组的维数：

import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
print(arr.ndim)  # 输出：3

在这个例子中，我们创建了一个三维数组，并使用ndim属性获取其维数，输出结果为3。

4、四维数组的维数：

import numpy as np
arr = np.array([[[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]])
print(arr.ndim)  # 输出：4

在这个例子中，我们创建了一个四维数组，并使用ndim属性获取其维数，输出结果为4。

通过使用numpy库的ndim属性，我们可以方便地获取数组的维数，这对于处理多维数组非常有用，可以帮助我们更好地理解数组的结构，在实际编程过程中，我们可以根据需要选择不同的维度数量来创建数组，以满足各种计算需求。