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[ # 第一个书架
[‘哈利波特’, ‘纳尼亚传奇’, ‘指环王’],
[‘三体’, ‘银河帝国’, ‘沙丘’]
],
[ # 第二个书架
[‘时间简史’, ‘自私的基因’, ‘黑天鹅’],
[‘计算机科学导论’, ‘人工智能原理’, ‘数学之美’]
]
])
? 特点：
? 现在有多个独立的书架，每个书架有多层，每层有多本书。
? library[1, 0, 2] 代表的是 ‘黑天鹅’：
? [1] 代表 第二个书架（科普 & 计算机）。
? [0] 代表 第一层（科普类书籍）。
? [2] 代表 第三本书（黑天鹅）。
NumPy 多维数组的强大之处
1. 快速查找：就像书架上编号一样，我们可以用索引找到任何一本书，比如 library[1, 0, 2] 直接定位到《黑天鹅》。
2. 批量操作：如果我们想一次性把所有书架的书名都改成大写，只需一行代码，而不需要手动翻书：
library = np.char.upper(library)
3. 强大的数学计算能力：假设书架上放的不是书，而是销量数据，我们可以一键计算总销量、平均销量、最高销量等，比传统的循环处理快很多。
总结：NumPy 的多维数组就像魔法书架
? 1D 数组（单排书架）：一排书，按序存放。
? 2D 数组（多层书架）：有多个层，每一行是一类书。
? 3D 数组（多个书架）：多个书架，每个书架有多层，每层有多本书。
思考：你生活中还有哪些类似 NumPy 数组的结构？比如 Excel 表格、仓库货架、电影分类系统？NumPy 的强大之处就在于，它能让我们轻松管理和计算这些数据！
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