为什么在二维numpy数组上执行array[ array %10]会返回一个三维数组？

在NumPy中，当你对一个二维数组执行array[array % 10]这样的操作时，实际上是在进行布尔索引。这个操作首先会计算array % 10，得到一个与原数组形状相同的布尔数组，其中每个元素表示原数组对应位置的元素是否能被10整除（不能整除为True，能整除为False）。

然后，这个布尔数组被用来索引原数组，即取出原数组中所有对应布尔值为True的元素。这个过程并不会改变数组的维度，但是它会创建一个新的数组来存储结果。

然而，如果原数组中存在多个维度，并且你在布尔索引时不小心引入了额外的维度，那么结果数组的维度可能会增加。例如，如果你的原数组是一个三维数组，并且在某个维度上进行了布尔索引，那么结果数组可能会变成四维。

但是，对于二维数组来说，array[array % 10]应该返回一个一维数组，而不是三维数组。如果你得到了一个三维数组，那么可能是因为你在布尔索引的过程中不小心引入了额外的维度。

以下是一个简单的示例代码，演示了如何在二维NumPy数组上执行布尔索引：

import numpy as np

# 创建一个二维数组
array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 执行布尔索引
result = array[array % 10]

print(result)

这段代码应该输出一个一维数组，包含原数组中所有不能被10整除的元素。

如果你遇到了返回三维数组的情况，那么可能是由于以下原因之一：

1. 原始数组本身就是一个多维数组（至少三维），并且在某个维度上进行了布尔索引。
2. 在布尔索引的过程中，不小心引入了额外的维度。

为了解决这个问题，你可以检查原始数组的形状，并确保在布尔索引时只涉及必要的维度。如果你需要进一步的帮助，请提供更多的代码示例或错误信息，以便我能更准确地诊断问题。

关于NumPy的更多信息和教程，你可以参考官方文档：NumPy官方文档。