大白话讲解Numpy中什么是一维、二维、三维数组，以及5种创建方式

NumPy中提供了多种创建数组的方式，其中最基本的方式就是通过array()函数创建数组在使用该函数时直接传入列表或元组即可。

通过array()函数分别创建一维数组、二维组和三维数组，那么什么是维度呢？一维、二维、三维有什么区别？

1、什么是维度？

维度可以理解为描述数据的一种 “方向” 或者 “层次”。在数组中，维度的数量决定了我们需要用多少个索引来访问一个元素

2、一维、二维、三维的区别？

（1）一维：一维数组就像是一条直线上排列的一组数据，例如：

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

这是一个简单的一维数组。它只有一个 “方向”，我们只需要一个索引就能访问其中的元素。比如a[0]就能访问到元素1，a[1]访问元素2，a[2]访问元素3。

（2）二维：二维数组可以想象成一个表格，有行和列，例如：

b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

它有两个 “方向”。第一个方向可以理解为行，第二个方向为列。我们需要两个索引来访问其中的一个元素。比如b[0][0]访问的是第一行第一列的元素1，b[1][2]访问的是第二行第三列的元素6。

（3）三维：想象一下你有一个2层的魔方，每层都是一个2x3的网格。这个魔方有以下几个部分：

a.层数（第一维）：魔方有2层。

b.行数（第二维）：每层有2行。

c.列数（第三维）：每行有3个格子。

arr3d = np.array([
    [   # 第一层
        [1, 2, 3],  # 第一行的3个格子
        [4, 5, 6]   # 第二行的3个格子
    ],
     [   # 第二层
        [7, 8, 9