首先，先来认识一下Numpy数组对象，以及如何创建它

import numpy as np

# 1.认识数组对象
# 指定取值范围和跨度创建数组对象
# 创建一个3行4列的数组
data = np.arange(12).reshape(3, 4)

print(data)

print(type(data))

# 维度
print(data.shape)

# 维度的个数
print(data.ndim)

# 数组元素的个数
print(data.size)

# 元素类型
print(data.dtype)

# 2.创建Numpy数组
# 一维
data1 = np.array([1, 2, 3])
# 在创建array时，也可声明数据类型
# data1 = np.array([1, 2, 3],float)

# 二维
data2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 使用zeros()函数创建
data3 = np.zeros((3, 4))

# 使用empty()函数创建
data4 = np.empty((3, 4))

# 使用arange()函数创建等差数组  (起点，终点，步长)
data5 = np.arange(1, 20, 5)

# 使用np.random模块的函数生成随机数创建数组对象
data6 = np.random.randint(1, 100, 10)

# 随机整数构成三维数组
data7 = np.random.randint(1, 100, (3, 4, 5))

# 创建3行2列的数组
# 四种方法
method_1 = np.zeros((3, 2))

method_2 = np.empty((3, 2))

method_3 = np.arange(6).reshape(3, 2)

method_4 = np.array([[1, 2], [4, 5], [6, 7]])

# 五种方法创建一维数组
# 1.
array = [1, 2, 3]

# 2.
arr1 = np.array([1, 2, 3])

# 3.
arr3 = np.arange(1, 4)

# 4.
arr4 = np.linspace(1, 5, 5)

# 5.
arr5 = np.empty((7))

# 创建二维数组
# 1.使用reshape
data8 = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)

# 2.
data9 = np.array([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6],
                  [7, 8, 9]])

# # 创建三维数组0-9
# 错误示例
data10 = np.arange(0, 10).reshape(3, 3, 3)

data11 = np.array([[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]]])
data12 = np.arange().reshape(3, 3, 3)

# 创建一个包含0到9的二维数组
data13 = np.arange(9).reshape(3, 3)

# 创建一个三维数组，其中包含多个这样的二维数组
data14 = np.stack([data13, data13, data13], axis=2)

n = np.empty((3, 3, 3))

n2 = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)

for i in range(3):
    n[i] = n2
print(n)

# 创建四维数组
# arr = np.arange(10).reshape(1,1,2,5)


arr1 = np.empty((2, 3, 3, 3))

arr2 = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)

for i in range(2):
    arr1[i] = arr2

print(arr1)

最后，来总结一下