NumPy是一个强大的Python库，用于进行大量的数值计算。它支持多维数组对象，包括三维数组。对于三维数组，你可以执行各种数学运算，如加法、减法、乘法、除法等。
以下是一些基本的三维数组运算的例子：
import numpy as np
# 创建两个三维数组
arr1 = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
arr2 = np.array([[[10, 20, 30], [40, 50, 60]], [[70, 80, 90], [100, 110, 120]]])
加法
result = arr1 + arr2
print("加法结果：")
print(result)
减法
result = arr1 - arr2
print("减法结果：")
print(result)
乘法
result = arr1 * arr2
print("乘法结果：")
numpy库中出数组的唯一值print(result)
除法
result = arr1 / arr2
print("除法结果：")
print(result)
这些运算都是元素级的，也就是说它们对数组中的每个元素单独进行操作。如果你想对整个数组进行操作（例如求和、求平均值等），你需要使用NumPy的向量化函数。例如：
求和
sum_result = np.sum(arr1)
print("求和结果：", sum_result)
求平均值
avg_result = np.mean(arr1)
print("求平均值结果：", avg_result)
注意，这些操作都是逐元素的，所以它们通常比对整个数组进行操作要快得多。

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