从三个一维数组创建一个3D坐标的numpy数组，第一个索引变化最快

要从三个一维数组创建一个3D坐标的numpy数组，可以使用numpy的reshape函数来实现。首先，需要创建三个一维数组，然后将它们合并成一个三维数组。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建三个一维数组
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
array3 = np.array([7, 8, 9])

# 将三个一维数组合并成一个三维数组
result = np.array([array1, array2, array3])

# 输出结果
print(result)

这段代码将输出以下结果：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

在这个例子中，我们首先创建了三个一维数组array1、array2和array3，然后使用np.array()函数将它们合并成一个三维数组result。最后，我们打印输出了result的值。

这种方法中，第一个索引变化最快，即第一个一维数组的元素在三维数组中排列在最前面，第二个一维数组的元素排列在第一个一维数组之后，以此类推。

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