在Python中，可以使用NumPy庫中的多維數組(numpy.ndarray)來表示不同維度的數據。一個二維數組可以看作是一個矩陣，而一個三維數組可以看作是一組矩陣。

　　要區分不同維度的數據，可以使用數組的屬性和方法。以下是一些常見的方法：

　　1.shape屬性：用于獲取數組的維度信息。例如，如果一個數組的shape屬性為(3， 4)，表示它是一個3行4列的二維數組。

　　2.ndim屬性：用于獲取數組的維度數。例如，一個二維數組的ndim屬性為2，一個三維數組的NDIM屬性為

　　3.size屬性：用于獲取數組中元素的總數。例如，一個3行4列的二維數組的size屬性為12，一個3行4列2深度的三維數組的size屬性為24。

　　4.reshape方法：用于改變數組的形狀。例如，可以使用重塑

　　5.轉置方法：用于轉置數組。例如，一個二維數組的轉置方法可以將其行列交換，變成另一個二維數組。

　　6.indexing和ssliceing：可以使用數組的索引和切片操作來訪問不同維度的數據。例如，對于一個二維數組a，a[i][j]可以訪問第i行第j列的元素，a[：，j]可以訪問第j列的所有元素。

　　通過使用這些方法和操作，可以方便地區分不同維度的數據。