在Python中，数组的轴个数（rank）通常通过数组的维度（dimensions）来确定。对于多维数组，轴的个数就是其维度的数量。在NumPy中，数组的维度信息可以通过`ndarray.ndim`属性来获取。

例如，一个二维数组（矩阵）的`shape`属性将是一个包含两个元素的元组，表示矩阵的行数和列数。因此，这个二维数组的秩（rank）就是2，因为它有两个维度。

对于一维数组，其秩为1，因为一维数组可以看作是一个具有单个维度的数组。

在Pandas中，`Series`和`DataFrame`对象也有`rank`方法，可以用来计算它们的秩。例如，对于Pandas的`Series`对象，可以通过`Series.rank（）`方法来计算其秩，其中可以指定排序的方式（如平均值、首次、最小值、最大值等）。

总结一下，求Python数组轴个数（rank）的方法如下：

1. 对于NumPy数组，使用`ndarray.ndim`属性来获取数组的维度数量。

2. 对于Pandas的`Series`对象，使用`Series.rank（）`方法，并可以指定排序方式。

3. 对于Pandas的`DataFrame`对象，也可以使用`DataFrame.rank（）`方法，并可以指定排序方式、轴（axis）等参数。

希望这些信息对你有所帮助!