Summary  
This chapter explains how to create one-, two-, and three-dimensional NumPy arrays by passing increasingly nested lists to the array() function and how to inspect their dimensions using the shape attribute.

General domain of usage  
Scientific computing / numerical data analysis

Watch this video to see how to create higher dimensional arrays in NumPy. You'll learn the difference between 1D, 2D, and 3D arrays, see how to define them in Python, and understand how their structure looks in memory. This visual guide will help you connect the code to the actual data layout, making it easier to work confidently with arrays of any dimension.

## Arreglos 2D

Ahora vamos a crear un arreglo de mayor dimensión, específicamente un **arreglo 2D**:

import numpy as np
# Creating a 2D array
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(f'2-dimensional array: \n{array_2d}')

Básicamente, crear un arreglo **NumPy** de mayor dimensión implica pasar una **lista** de mayor dimensión como argumento de la función `array()`.

Cualquier objeto de arreglo de NumPy se denomina un `ndarray`.

Nota

Puedes considerarlo como una **matriz** de `2x3`.

## Arreglo 3D
La creación de **arreglos 3D** es casi idéntica a la de arreglos 2D. La única diferencia es que ahora necesitas pasar una **lista 3D** como argumento:

import numpy as np
# Creating a 3D array
array_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], [25, 26, 27]]
])
print(f'3-dimensional array: \n{array_3d}')

Sin embargo, visualizar un arreglo 3D es un poco más complejo, pero aún es posible:

El arreglo es `3x3x3`, por lo que tienes un **cubo** con cada lado igual a 3.

En la práctica, el enfoque para trabajar con arreglos 3D y de dimensiones superiores no difiere del manejo de arreglos 2D.

import unittest
import importlib.util
import numpy as np
import io
from contextlib import redirect_stdout


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    """Codefinity-style dynamic test output"""
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestUserCode(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # Імпортуємо код користувача
        spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
        cls.m = importlib.util.module_from_spec(spec)
        spec.loader.exec_module(cls.m)
        cls.module_path = spec.origin

    def test_array_creation(self):
        """Перевіряємо, що створено 2D NumPy масив"""
        ok = hasattr(self.m, "array_2d")
        arr = getattr(self.m, "array_2d", None)

        type_ok = isinstance(arr, np.ndarray)
        dim_ok = type_ok and arr.ndim == 2
        not_empty = type_ok and arr.size > 0

        _dynamic_test(
            self,
            ok and type_ok and dim_ok and not_empty,
            "2D NumPy array created correctly",
            "2D NumPy array not created correctly",
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

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Creación de Arreglos de Mayor Dimensión

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