np.array如何输出多维数组

可以使用numpy库中的ndarray对象的print函数来输出多维数组，例如：

import numpy as np

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

# 输出数组
print(arr)

输出结果为：

[[[1 2]
  [3 4]]

 [[5 6]
  [7 8]]]

其中，第一层方括号表示第一个维度，第二层方括号表示第二个维度，第三层方括号表示第三个维度。可以看出，这个数组是一个形状为(2, 2, 2)的三维数组，其中第一个维度有两个元素，第二个维度有两个元素，第三个维度有两个元素。

相关问题

np.delete对多维数组进行删除

`numpy`库中的`np.delete`函数可以对多维数组进行删除操作。其函数定义如下：

numpy.delete(arr, obj, axis=None)

其中，`arr`表示要进行删除操作的数组，`obj`表示要删除的元素的下标或者下标列表，`axis`表示删除的轴方向，不指定则默认为展开数组后的一维数组。

例如，对于一个3维数组`arr`，想要删除最外层的第1个元素，可以使用如下代码：

import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]], [[9, 10], [11, 12]]])
new_arr = np.delete(arr, 1, axis=0)

运行以上代码后，`new_arr`即为删除最外层的第1个元素后的新数组，输出结果为：

array([[[ 1,  2],
        [ 3,  4]],

       [[ 9, 10],
        [11, 12]]])

注意，`np.delete`函数返回的是删除后的新数组，不会改变原数组的值。如果要在原数组上进行删除操作，需要使用如下代码：

arr = np.delete(arr, 1, axis=0)

怎么用np.array建立数组

你可以使用NumPy库中的np.array()函数来创建数组。以下是一个简单的示例：

首先，你需要导入NumPy库：

import numpy as np

然后，你可以使用np.array()函数来创建数组：

my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

这将创建一个包含整数1到5的一维数组。你也可以创建多维数组，例如：

my_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

这将创建一个包含两行三列的二维数组。

你还可以使用np.zeros()函数来创建一个全0数组，np.ones()函数来创建一个全1数组，以及np.random.rand()函数来创建一个随机数数组。例如：

zeros_array = np.zeros((3, 3))  # 创建一个3行3列的全0数组
ones_array = np.ones((2, 2))  # 创建一个2行2列的全1数组
rand_array = np.random.rand(4)  # 创建一个包含4个随机数的数组

希望这可以帮助你了解如何使用np.array()函数来创建数组。