如何利用Numpy库构建三维浮点数组并执行基本数学运算？请给出代码示例。

Numpy库是Python中用于科学计算的强大工具，尤其擅长处理多维数组。构建三维浮点数组并执行数学运算，是数据处理和分析中的常见需求。这里，我们将演示如何创建一个三维浮点数组，并对这个数组执行一些基本数学运算，如求和、平均值等。你可以参考《Python数据分析：Numpy库详解与应用》这本书来更深入地了解Numpy库的各种功能和特性。

参考资源链接：[Python数据分析：Numpy库详解与应用](https://wenku.csdn.net/doc/2bsr1epcyc?spm=1055.2569.3001.10343)

创建三维浮点数组，你可以使用`numpy.array()`函数，或者直接使用`numpy.zeros()`，`numpy.ones()`等函数来生成具有预设值的数组。下面是一个创建三维浮点数组的示例代码：

    import numpy as np

    # 创建一个3x3x3的三维浮点数组，初始值为0
    array_3d = np.zeros((3, 3, 3), dtype=np.float32)
    
    # 修改数组中的值进行示例
    array_3d[1, 2, 1] = 1.5
    array_3d[2, 0, 2] = 2.5
    
    # 输出数组查看结构
    print(array_3d)

    # 执行基本数学运算
    # 求所有元素之和
    sum_all = array_3d.sum()
    # 求每一层（二维数组）的和
    sum_axis = array_3d.sum(axis=2)
    # 求平均值
    mean_all = array_3d.mean()
    # 求最大值
    max_all = array_3d.max()
    # 求最小值
    min_all = array_3d.min()

    # 输出计算结果
    print(

参考资源链接：[Python数据分析：Numpy库详解与应用](https://wenku.csdn.net/doc/2bsr1epcyc?spm=1055.2569.3001.10343)