编写程序，使用Numpy库的array函数创建一个一维数组array([1,2,3])，

好的，以下是使用 Numpy 库的 array 函数创建一维数组 `array([1, 2, 3])` 的 Python 代码：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr)

输出结果为：

[1 2 3]

请注意，为了使用 Numpy 库的 array 函数，我们需要先导入 Numpy 库。在上面的代码中，我们使用 `import numpy as np` 将 Numpy 库导入，并将其命名为 `np`，以便在代码中更方便地使用。然后，我们使用 `np.array([1, 2, 3])` 创建了一个一维数组，并将其赋值给变量 `arr`。最后，我们使用 `print(arr)` 将数组打印出来。

相关问题

（2）调用 numpy 的 array 函数创建一维数组b1，一维数组b2（指定dtype为float），二维数组b3以及三维数组b4

在NumPy中，你可以使用`array`函数或者更推荐的`np.array`函数来创建各种维度的数组，并通过`dtype`参数来指定数据类型。以下是如何创建你所描述的数组的例子：

import numpy as np

# 创建一维数组b1，元素默认为浮点型
b1 = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.float)  # 注意这里不需要加'float'，因为numpy自动识别

# 创建一维数组b2，指定dtype为float
b2 = np.array([5.5, 6.6], dtype=float)

# 创建二维数组b3，例如一个2x2矩阵
b3 = np.array([[7.7, 8.8], [9.9, 10.0]], dtype=np.float)

# 创建三维数组b4，例如一个2x2x2的数组
b4 = np.array([[[11.0, 12.0], [13.0, 14.0]],
              [[15.0, 16.0], [17.0, 18.0]]], dtype=np.float)

print("b1:", b1)
print("b2:", b2)
print("b3:", b3)
print("b4:", b4)

在numpy多维数组中使用array函数创建一维数组及二维数组

在NumPy库中，`array` 函数是用来创建多维数组的主要工具。它可以根据提供的数据源创建一维数组或多维数组。

**创建一维数组**：

# 创建基本的一维数组，只需要提供一个列表或数组
import numpy as np

# 示例1: 使用列表
data = [1, 2, 3, 4, 5]
one_dim_array = np.array(data)
print(one_dim_array)

# 示例2: 使用元组
data_tuple = (6, 7, 8, 9, 10)
one_dim_array_tuple = np.array(data_tuple)
print(one_dim_array_tuple)

**创建二维数组**：

# 创建二维数组需要提供嵌套的列表或数组
# 示例: 一个2x3的矩阵
data_2d = [[11, 12, 13], [21, 22, 23]]
two_dim_array = np.array(data_2d)
print(two_dim_array)

# 或者通过numpy直接指定形状
empty_2d_array = np.zeros((2, 3))  # 创建一个全零的2x3矩阵
print(empty_2d_array)