numpy创建多维数组

在NumPy库中，创建多维数组是非常常见的操作，因为它是处理数值数据的基础。你可以使用`numpy.array()`函数或者更便捷的`numpy.ndarray()`来生成。下面是一些示例：

1. **一维数组**：如果你有一个简单的列表，可以直接转换成一维数组：

   import numpy as np
   one_dim_array = np.array([1, 2, 3, 4])

2. **二维数组**（矩阵）：提供两个列表，分别表示行和列：

   two_dim_array = np.array([[1, 2], [3, 4]])

3. **三维数组**（立方体）：三个嵌套的列表代表深度：

   three_dim_array = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

NumPy数组的优势在于它们是固定大小、同类型的，并且支持大量的数学运算。当你需要对大量数据进行高效处理时，这非常有用。

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NumPy 是 Python 中用于科学计算的核心库，它提供了高性能的多维数组对象以及用于处理这些数组的工具。在 Jupyter Notebook 中创建多维数组非常直接，您可以使用 NumPy 提供的函数来创建和操作数组。

以下是一个简单的例子，说明如何在 Jupyter Notebook 中使用 NumPy 创建多维数组：

1. 首先，确保你已经安装了 NumPy 库。如果没有安装，可以使用 pip 命令进行安装：

   pip install numpy

2. 在 Jupyter Notebook 中，你可以通过直接使用 NumPy 的函数来创建多维数组。例如，使用 `numpy.array()` 或者 `numpy.zeros()`, `numpy.ones()`, `numpy.arange()` 等来创建数组：

   import numpy as np

   # 创建一个二维数组
   a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
   print("二维数组:")
   print(a)

   # 创建一个三维数组
   b = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
   print("三维数组:")
   print(b)

   # 创建一个指定形状的数组，全部元素为0
   c = np.zeros((2, 2, 3))
   print("全零三维数组:")
   print(c)

   # 创建一个指定形状的数组，全部元素为1
   d = np.ones((3, 3))
   print("全一二维数组:")
   print(d)

3. 执行上述代码块后，你将在 Jupyter Notebook 的输出中看到创建的多维数组。

NumPy创建多维数组与生成随机数的方法，掌握数组的索引与变换，完成代码后输出自己的姓名与学号。

import numpy as np

# 创建一个2行3列的多维数组
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)

# 生成一个3行4列的随机数多维数组
rand_arr = np.random.rand(3, 4)
print(rand_arr)

# 数组的索引与变换
# 输出第1行第2列的元素
print(arr[0, 1])

# 将数组转置
trans_arr = arr.T
print(trans_arr)

# 输出姓名和学号
print("姓名：XXX，学号：123456")