用numpy创建一个指定维度，元素均为3的数组

可以使用以下代码创建一个指定维度，元素均为3的数组：

import numpy as np

arr = np.full((2, 3), 3)

其中，np.full()函数用于创建一个指定维度，元素均为指定值的数组。在上述代码中，我们创建了一个2行3列的数组，元素均为3。

相关问题

使用Numpy创建一个多维数组，nm未知

在NumPy中，你可以使用`numpy.array()`函数创建一个多维度数组（也叫ndarray），即使不知道具体的元素数量（nm未知）。下面是一个例子：

import numpy as np

# 创建一个空的多维度数组，可以指定形状但不需要填充具体内容
# 这里shape参数是元组，每个元素代表数组的一个维度大小
multi_dim_array = np.empty(shape=(None, None))

# 如果你知道部分维度的大小，可以只传入已知的部分
multi_dim_array = np.empty((5, nm))  # 这里nm是你想要的第二维大小

# 如果你想立即初始化数组，可以传入数值列表或其他数据
multi_dim_array = np.zeros((5, nm))   # 初始化全0数组
multi_dim_array = np.ones((5, nm))    # 初始化全1数组
multi_dim_array = np.random.rand(5, nm)  # 初始化随机浮点数

# 一旦创建了数组，你可以随时改变它的形状，只要总内存足够
multi_dim_array.shape = (5, 6)  # 将二维数组转为五行六列

numpy额外插入一个维度

在NumPy中，如果你想额外插入一个维度，可以使用`numpy.append()`函数或者`numpy.concatenate()`函数的`axis`参数来实现。

使用`numpy.append()`函数：

import numpy as np

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

# 使用numpy.append()函数在最后一维额外插入一个维度
new_arr = np.append(arr, arr[0:1, :], axis=0)

print(new_arr)

输出结果：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [1 2 3]]

在这个例子中，我们使用`numpy.append()`函数将二维数组`arr`在最后一维额外插入了一个维度。`axis=0`表示沿着数组的第一个维度（也就是原始数组的维度）进行操作。

使用`numpy.concatenate()`函数：

import numpy as np

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

# 使用numpy.concatenate()函数的axis参数在最后一维额外插入一个维度
new_arr = np.concatenate((arr, arr[0:1, :]), axis=0)

print(new_arr)

输出结果：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [1 2 3]]

这个例子中，我们使用`numpy.concatenate()`函数将二维数组`arr`在最后一维额外插入了一个维度。通过设置`axis=0`参数，我们指定沿着数组的第一个维度进行操作。另外，我们将第一个元素与原数组一起传递给`np.concatenate()`函数作为其第一个参数。这样可以在最后追加一个新的维度。