关于数组维数与二进制数据的关联，可以从文件存储和内存表示两个维度进行说明：
一、文件存储中的维数表示
包含维数信息的二进制格式 - 使用`np.save（）`（如`.npy`文件）保存时，文件头包含数据类型、端序、维数等元信息，可完整恢复原始数组结构。
- 使用`np.tofile（）`保存时，仅保存连续存储的一维数据，需手动解析文件头或依赖其他约定来重建维数信息。
不包含维数信息的二进制格式
- 使用`np.fromfile（）`读取时，需先读取固定长度的维数信息（如两个`int32`值表示二维数组的行数和列数）。
- LabVIEW追加写入二进制文件时，会在文件开头添加两个`int32`值表示维数，后续数据按一维顺序存储。
二、内存中的二进制表示
多维数组在内存中通常按行优先或列优先顺序连续存储。例如，一个二维数组`arr`在内存中占据12个连续的整数位置。
通过指针或循环遍历这些连续内存地址，可以按行或列的顺序访问元素。例如，使用`printf（"%d ", arr[i][j]）；`可逐个打印元素。
三、注意事项
端序一致性：
不同平台（如Windows大端序与Python小端序）需通过配置文件头中的`
动态维数处理：
若二进制文件未包含维数信息，需在读取时动态解析（如读取前4个整数作为维数）。
数据类型匹配：
确保二进制存储格式与读取时指定的数据类型（如`float32`）一致，避免因类型不匹配导致数据错误。
通过上述方法，可以在文件存储和内存操作中灵活处理多维数组的维数信息。