python 多维数组

import numpy as np

# 创建一个三维数组，形状为 (2, 3, 4)，即两个 3x4 的二维数组组成的三维数组
array_3d = np.array([[[1, 2, 3, 4],
                      [5, 6, 7, 8],
                      [9, 10, 11, 12]],
                     [[13, 14, 15, 16],
                      [17, 18, 19, 20],
                      [21, 22, 23, 24]]])

print("三维数组：")
print(array_3d)
print("三维数组的形状：", array_3d.shape)

# 访问三维数组中的元素
# 访问第一个二维数组中的第二个一维数组的第三个元素
element = array_3d[0, 1, 2]
print("访问元素 array_3d[0, 1, 2]：", element)

# 使用切片操作获取子数组
# 获取第一个二维数组的所有行的前两个元素
sub_array = array_3d[0, :, :2]
print("获取子数组 array_3d[0, :, :2]：")
print(sub_array)

解释说明：

1. 导入 numpy 库：numpy 是 Python 中用于处理多维数组的强大库。
2. 创建三维数组：使用 np.array() 创建一个三维数组 array_3d，其形状为 (2, 3, 4)，表示包含两个 3x4 的二维数组。
3. 打印数组和形状：输出数组的内容及其形状。
4. 访问数组元素：通过索引 [0, 1, 2] 访问三维数组中的特定元素。
5. 切片操作：通过切片获取子数组，例如 array_3d[0, :, :2] 获取第一个二维数组的所有行的前两个元素。