1 维矩阵：其实就是向量，比如 [1,2,3]

2维矩阵：最常见的矩阵，比如[[11,12,13],[21,22,23],[31,32,33]]

3 维矩阵：比如[[[111,112,113],[121,122,123],[131,132,133]],[[211,212,213],[221,222,223],[231,232,233]]]

…

以此类推

在一些矩阵运算函数中，通常会用维度层数n来描述参与计算的成员，比在2 维矩阵[[11,12,13],[21,22,23],[31,32,33]]中，第1 层维度成员指 3 个向量成员[11,12,13]、[21,22,23]、[31,32,33]，第2 层维度指每个向量的成员如第一个向量包含 11、12、13。

同理在3 维向量[[[111,112,113],[121,122,123],[131,132,133]],[[211,212,213],[221,222,223],[231,232,233]]]中，n=1时，指两个3*3的矩阵

n=2时，指每个矩阵的向量成员

n=3时，指每个向量的成员