1.1 数组和列表的区别
Python 自带的是列表（list），而 Numpy 提供的是数组（array）。它们看起来很像，但有本质区别
1.2
理解数组的维度 (Dimensions)：数组的维度层数通常可以通过打印输出时中括号[]的嵌套层数来初步确定：
- 一层 `[]`: 一维 (1D)数组。
- 两层 `[]`:二维 (2D)数组。
- 三层 `[]`: 三维 (3D)数组，依此类推。
# 创建一维数组 arr_1d = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) print("一维数组是:", arr_1d) print("一维数组的形状:", arr_1d.shape) # 输出: (5,) # 创建二维数组（3行4列） arr_2d = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]]) print("二维数组是:", arr_2d) print("二维数组的形状:", arr_2d.shape) # 输出: (3, 4) # 创建三维数组（2层，每层3行4列） arr_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("三维数组是:", arr_3d) print("三维数组的形状:", arr_3d.shape)
