jupyter三维数组

Jupyter是一个基于Web的交互式计算环境，它支持多种编程语言，包括Python。在Jupyter中，可以使用NumPy库创建和操作多维数组。

三维数组是一种具有三个维度的数组结构。在NumPy中，可以使用`np.ndarray`类来表示三维数组。创建三维数组的方法之一是使用`np.array()`函数，并传入一个嵌套的列表或元组作为参数。每个嵌套的列表或元组代表一个二维平面，多个平面组合在一起形成三维数组。

以下是一个创建和访问三维数组的示例代码：

import numpy as np

# 创建一个3x3x3的三维数组
arr = np.array([
    [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
    [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]],
    [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]]
])

# 访问三维数组中的元素
print(arr[0])  # 访问第一个平面
print(arr[1][2])  # 访问第二个平面中的第三行
print(arr[2][1][0])  # 访问第三个平面中的第二行第一个元素

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jupyter notebook实现两个三维数组相乘

在Jupyter Notebook中实现两个三维数组的相乘可以使用NumPy库来进行操作。首先，你需要导入NumPy库并创建两个三维数组。然后，使用NumPy的dot函数来进行矩阵相乘操作。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建两个三维数组
array1 = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                   [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]],
                   [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]]])

array2 = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
                   [[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]],
                   [[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]]])

# 使用dot函数进行矩阵相乘
result = np.dot(array1, array2)

print(result)

这段代码中，我们首先导入了NumPy库，并创建了两个三维数组`array1`和`array2`。然后，使用`np.dot()`函数对这两个数组进行矩阵相乘操作，并将结果保存在`result`变量中。最后，我们打印出结果。

1. 使用array()函数，分别用列表、元组以及列表元组混合作为参数完成创建； 2. 使用shape属性查看上一步生成的数组各维大小，并试着改变一个二维数组不同维的大小； 3. 创建数组时，使用array()的dtype参数设定元素数据类型，并使用astype()改变元素数据类型； 4. 在Jupyter Notebook中使用%timeit验证NumPy的数值对象运算速度比Python的内置类型运算速度慢； 5. 分别使用arrange()、linspace()、logspace()生成数组，练习参数以课件中P13~P16中图片为例； 6. 分别使用empty()、zeros()、ones()、full()生成数组，练习参数以课件中P17~P19中图片为例； 7. 利用fromfunciton()生成一个二维数组，其中数据为九九乘法表。

好的，我会尽力回答您的问题。以下是针对您的每个问题的回答：

1. 使用array()函数，分别用列表、元组以及列表元组混合作为参数完成创建：

import numpy as np

# 使用列表创建一维数组
arr_list = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr_list)

# 使用元组创建二维数组
arr_tuple = np.array(((1, 2, 3), (4, 5, 6)))
print(arr_tuple)

# 使用列表元组混合创建三维数组
arr_mix = np.array([[(1, 2), (3, 4)], [(5, 6), (7, 8)]])
print(arr_mix)

2. 使用shape属性查看上一步生成的数组各维大小，并试着改变一个二维数组不同维的大小：

print(arr_list.shape)  # 输出 (5,)
print(arr_tuple.shape)  # 输出 (2, 3)
print(arr_mix.shape)  # 输出 (2, 2, 2)

# 将二维数组arr_tuple的第一维改为4
arr_tuple.shape = (4, 3)
print(arr_tuple)

3. 创建数组时，使用array()的dtype参数设定元素数据类型，并使用astype()改变元素数据类型：

# 使用dtype参数设定元素数据类型为复数
arr_complex = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=complex)
print(arr_complex)

# 使用astype()改变元素数据类型为整数
arr_int = arr_complex.astype(int)
print(arr_int)

4. 在Jupyter Notebook中使用%timeit验证NumPy的数值对象运算速度比Python的内置类型运算速度慢：

# 比较NumPy数组和Python列表的加法运算速度
import timeit

arr = np.ones(1000)
lst = [1] * 1000

%timeit arr + arr
%timeit [i+j for i,j in zip(lst,lst)]

5. 分别使用arrange()、linspace()、logspace()生成数组，练习参数以课件中P13~P16中图片为例：

# 使用arange()生成数组
arr_arange = np.arange(1, 10, 2)
print(arr_arange)

# 使用linspace()生成数组
arr_linspace = np.linspace(1, 10, 6)
print(arr_linspace)

# 使用logspace()生成数组
arr_logspace = np.logspace(0, 3, 4, base=10)
print(arr_logspace)

6. 分别使用empty()、zeros()、ones()、full()生成数组，练习参数以课件中P17~P19中图片为例：

# 使用empty()生成数组
arr_empty = np.empty((3, 4))
print(arr_empty)

# 使用zeros()生成数组
arr_zeros = np.zeros((3, 4))
print(arr_zeros)

# 使用ones()生成数组
arr_ones = np.ones((3, 4))
print(arr_ones)

# 使用full()生成数组
arr_full = np.full((3, 4), 5)
print(arr_full)

7. 利用fromfunciton()生成一个二维数组，其中数据为九九乘法表：

# 使用fromfunction()生成九九乘法表数组
def multiply(i, j):
    return (i+1) * (j+1)

arr_multiply = np.fromfunction(multiply, (9, 9))
print(arr_multiply)