在Python中，怎么导入numpy库，利用random创建3*4的数组，输出数组和数组的sha pe、dtype、dim、size,对数组大小进行重塑(reshape) 变成2*6的，求数组所有数据的和、平均值和标准差。请写出代码

在Python中，首先你需要安装`numpy`库，如果还没安装可以使用pip命令进行安装：

pip install numpy

接下来，你可以按照以下步骤操作：

1. 导入`numpy`库：

import numpy as np

2. 创建一个3x4的随机数组：

arr = np.random.rand(3, 4)

3. 输出数组信息（shape、dtype、dimensionality、size）：

print("Shape:", arr.shape)
print("Data Type:", arr.dtype)
print("Dimensions:", len(arr.shape))
print("Size:", arr.size)

4. 对数组进行reshape操作，变成2x6的数组：

reshaped_arr = arr.reshape((2, 6))
print("Reshaped Shape:", reshaped_arr.shape)

5. 计算数组元素的总和、平均值和标准差：

sum_values = np.sum(reshaped_arr)
mean_value = np.mean(reshaped_arr)
std_dev = np.std(reshaped_arr)

print("Sum of all elements:", sum_values)
print("Average value:", mean_value)
print("Standard Deviation:", std_dev)

完整的代码示例：

import numpy as np

# 创建3x4的随机数组
arr = np.random.rand(3, 4)

# 输出数组信息
print("Shape:", arr.shape)
print("Data Type:", arr.dtype)
print("Dimensions:", len(arr.shape))
print("Size:", arr.size)

# 重塑数组
reshaped_arr = arr.reshape((2, 6))
print("Reshaped Shape:", reshaped_arr.shape)

# 求和、平均值和标准差
sum_values = np.sum(reshaped_arr)
mean_value = np.mean(reshaped_arr)
std_dev = np.std(reshaped_arr)

print("Sum of all elements:", sum_values)
print("Average value:", mean_value)
print("Standard Deviation:", std_dev)