改变位于2个其他值之间的所有值的3Dnumpy数组

要回答这个问题，首先需要了解numpy数组和numpy库的基本概念。

numpy是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。numpy数组是一个由相同类型的元素组成的多维网格，可以是一维、二维或更高维度的数组。

针对这个问题，我们可以使用numpy库中的函数来改变位于两个其他值之间的所有值的3D numpy数组。具体步骤如下：

1. 导入numpy库：在代码中使用import numpy as np导入numpy库。
2. 创建3D numpy数组：使用numpy库的np.array()函数创建一个3D numpy数组。
3. 定义两个其他值：根据问题描述，我们需要找到位于两个其他值之间的值，因此我们需要定义这两个其他值。
4. 使用numpy的条件判断：使用numpy库的条件判断功能，可以通过比较运算符（如<、>、<=、>=、==等）来判断数组中的元素是否满足条件。
5. 修改满足条件的元素：根据条件判断的结果，可以使用numpy库的索引功能来修改满足条件的元素。

下面是一个示例代码：

import numpy as np

# 创建一个3D numpy数组
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

# 定义两个其他值
value1 = 3
value2 = 8

# 使用条件判断和索引修改满足条件的元素
arr[(arr > value1) & (arr < value2)] = 0

print(arr)

在这个示例中，我们创建了一个3D numpy数组arr，然后定义了两个其他值value1和value2。接着，我们使用条件判断(arr > value1) & (arr < value2)来找到位于value1和value2之间的元素，并将它们修改为0。最后，我们打印修改后的数组。

这是一个简单的示例，实际应用中可能会涉及更复杂的操作和条件判断。根据具体的需求，可以使用numpy库中的其他函数和方法来完成更多的操作。

关于numpy的更多信息和详细的函数介绍，可以参考腾讯云的numpy产品介绍链接：腾讯云numpy产品介绍。