import numpy as npb = np.array(1, 11.0)print(b)

这段代码同样存在语法错误，应该是：

import numpy as np
b = np.array([1, 11.0])
print(b)

这段代码的作用是创建一个 NumPy 数组 `b`，其中包含两个元素：整数 1 和浮点数 11.0。然后将 `b` 打印出来。输出结果为：

[ 1. 11.]

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b=np.array(1,11.0) print (b)

这段代码有语法错误，应该是：

import numpy as np
b = np.array([1, 11.0])
print(b)

这段代码的作用是创建一个 NumPy 数组 `b`，其中包含两个元素：整数 1 和浮点数 11.0。然后将 `b` 打印出来。输出结果为：

[ 1. 11.]

（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)