在Python中，可以使用NumPy库中的多维数组(numpy.ndarray)来表示不同维度的数据。一个二维数组可以看作是一个矩阵，而一个三维数组可以看作是一组矩阵。

　　要区分不同维度的数据，可以使用数组的属性和方法。以下是一些常见的方法：

　　1.shape属性：用于获取数组的维度信息。例如，如果一个数组的shape属性为(3， 4)，表示它是一个3行4列的二维数组。

　　2.ndim属性：用于获取数组的维度数。例如，一个二维数组的ndim属性为2，一个三维数组的NDIM属性为

　　3.size属性：用于获取数组中元素的总数。例如，一个3行4列的二维数组的size属性为12，一个3行4列2深度的三维数组的size属性为24。

　　4.reshape方法：用于改变数组的形状。例如，可以使用重塑

　　5.转置方法：用于转置数组。例如，一个二维数组的转置方法可以将其行列交换，变成另一个二维数组。

　　6.indexing和ssliceing：可以使用数组的索引和切片操作来访问不同维度的数据。例如，对于一个二维数组a，a[i][j]可以访问第i行第j列的元素，a[：，j]可以访问第j列的所有元素。

　　通过使用这些方法和操作，可以方便地区分不同维度的数据。