（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)

相关问题

调用 numpy 的 array 函数创建一维数组a1，一维数组a2（指定dtype为float），二维数组a3以及三维数组a4，如下图所示：

在Python中，使用numpy库创建数组非常简单。首先，你需要导入numpy模块。以下是按照你的需求创建不同维度数组的过程：

1. **创建一维数组a1（整型）**:

import numpy as np

a1 = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=np.int)

2. **创建一维数组a2（浮点型）**:

a2 = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4], dtype=np.float32)  # 或者np.float64，取决于精度需求

3. **创建二维数组a3（2x2矩阵，元素为字符串）**:

a3 = np.array([[str(i), str(i+1)] for i in range(2)], dtype=object)

这里我们使用了`object` dtype来存储字符串。

4. **创建三维数组a4（2x2x2立方体，元素为整数）**:

a4 = np.zeros((2, 2, 2), dtype=int)
a4[0, :, :] = [1, 2]
a4[1, :, :] = [3, 4]

请注意，上述数组可以根据需要调整大小和元素。数组创建完成后，你可以通过索引访问和操作它们。

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)