使用Numpy创建一个多维数组，nm未知

在NumPy中，你可以使用`numpy.array()`函数创建一个多维度数组（也叫ndarray），即使不知道具体的元素数量（nm未知）。下面是一个例子：

import numpy as np

# 创建一个空的多维度数组，可以指定形状但不需要填充具体内容
# 这里shape参数是元组，每个元素代表数组的一个维度大小
multi_dim_array = np.empty(shape=(None, None))

# 如果你知道部分维度的大小，可以只传入已知的部分
multi_dim_array = np.empty((5, nm))  # 这里nm是你想要的第二维大小

# 如果你想立即初始化数组，可以传入数值列表或其他数据
multi_dim_array = np.zeros((5, nm))   # 初始化全0数组
multi_dim_array = np.ones((5, nm))    # 初始化全1数组
multi_dim_array = np.random.rand(5, nm)  # 初始化随机浮点数

# 一旦创建了数组，你可以随时改变它的形状，只要总内存足够
multi_dim_array.shape = (5, 6)  # 将二维数组转为五行六列

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python使用 Numpy 创建一个多维数组

可以使用 Numpy 中的 ndarray 类来创建多维数组。以下是一个简单的例子：

import numpy as np

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

# 创建一个三维数组
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print(arr)

输出：

[[1 2 3]
 [4 5 6]]
 
[[[1 2]
  [3 4]]

 [[5 6]
  [7 8]]]

在这个例子中，我们使用 `np.array()` 函数创建了一个二维数组和一个三维数组。你可以使用这个函数创建任意维数的数组。

使用 Numpy 创建一个多维数组。

在Python中使用NumPy库可以方便地创建多维数组。NumPy是一个强大的科学计算库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供了大量的数学函数库。

以下是创建多维数组的一个简单示例：

import numpy as np

# 创建一个2x3的二维数组（2行3列）
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 打印创建的数组
print(array_2d)

# 输出数组的维度信息
print("数组的维度信息:", array_2d.shape)

上述代码首先导入了NumPy库，并用`np.array`函数创建了一个2x3的二维数组。`np.array`函数接受一个列表的列表（或元组的元组）作为输入，列表中的每个子列表对应于多维数组中的一行。`shape`属性可以用来查看数组的维度信息。

还有其他函数可以创建不同类型的多维数组，例如`np.zeros`用于创建一个给定形状和类型的新数组，所有元素默认为零；`np.ones`用于创建一个给定形状和类型的新数组，所有元素默认为一；`np.empty`用于创建一个给定形状和类型的新数组，但其内容是随机的，取决于内存状态。