今天主要來學習numpy中的一些特殊矩陣的建立，他們在機器學習中有很大的作用

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author  : SundayCoder-俊勇
# @File    : numpy4.py
import numpy as np
# numpy基本學習第四課
# 今天學習一些特殊矩陣的建立。
# 本節演示的矩陣基本都是三行四列的矩陣。
# 1、建立一個元素全是1的矩陣。
a=np.ones([3,4],dtype=int)
print a
# 輸出結果：
# [[1 1 1 1]
#  [1 1 1 1]
 

# [1 1 1 1]]
# 2、建立一個元素全是0的矩陣。
b=np.zeros([3,4])

print b
# 輸出結果：
# [[ 0.  0.  0.  0.]
# [ 0.  0.  0.  0.]
# [ 0.  0.  0.  0.]]

# 3、建立一個empty的陣列。
c=np.empty([3,4])
print c
#輸出結果：
# [[  1.05687439e-297   0.00000000e+000   0.00000000e+000   0.00000000e+000]
#  [  0.00000000e+000   0.00000000e+000   0.00000000e+000   0.00000000e+000]
#  [  0.00000000e+000   0.00000000e+000   0.00000000e+000   0.00000000e+000]]
# 對於建立empty陣列的解釋：它建立的矩陣的元素和zeros基本差不多。
 


# 4、建立一個全為2的矩陣是不是也有np.twos()函式？
# 答案為沒有，因為這些陣列可以在1和0經過四則運算得來。


# 5、建立一個對角全為1的4x4的正方形對角矩陣。
e=np.eye(4)

print e
# 輸出結果：
# [[ 1.  0.  0.  0.]
#  [ 0.  1.  0.  0.]
#  [ 0.  0.  1.  0.]
 # [ 0.  0.  0.  1.]]
#  6、另外一個方法也是建立對角矩陣。
f=np.identity(4)
print  f
# 輸出結果：
# [[ 1.  0.  0.  0.]
#  [ 0.  1.  0.  0.]
#  [ 0.  0.  1.  0.]
 

#  [ 0.  0.  0.  1.]]

# 兩個方法的區別
# np.identity只能建立方形矩陣
#eye[N,[, M, k, dtype]), N為行數，M為列數（如果不設定預設為N），對角線序列號: 0 對應主對角線；
# np.eye可以建立矩形矩陣，且k值可以調節。
# 為1的對角線的位置偏離度，0居中，1向上偏離1，2偏離2，
# 以此類推，-1向下偏離。值絕對值過大就偏離出去了，整個矩陣就全是0了。
# 例子：使用eye()函式建立一個3行4列的矩陣，預設k=0。
e1=np.eye(3,4)
print e1
# 輸出結果：
# [[ 1.  0.  0.  0.]
#  [ 0.  1.  0.  0.]
#  [ 0.  0.  1.  0.]]
# 再來看一個k=1例子：
e2=np.eye(3,4,k=1)
print  e2
# 輸出結果：
# [[ 0.  1.  0.  0.]
#  [ 0.  0.  1.  0.]
#  [ 0.  0.  0.  1.]]
# # 再來看一個k=2例子：
e3=np.eye(3,4,k=2)
print  e3
# 輸出結果：
# [[ 0.  0.  1.  0.]
#  [ 0.  0.  0.  1.]
#  [ 0.  0.  0.  0.]]

輸出結果：

[[1 1 1 1]
 [1 1 1 1]
 [1 1 1 1]]
[[ 0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.]]
[[  5.90473797e-300   0.00000000e+000   0.00000000e+000   0.00000000e+000]
 [  0.00000000e+000   0.00000000e+000   0.00000000e+000   0.00000000e+000]
 [  0.00000000e+000   0.00000000e+000   0.00000000e+000   0.00000000e+000]]
[[ 1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  0.  1.]]
[[ 1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  0.  1.]]
[[ 1.  0.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.]]
[[ 0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  0.  1.]]
[[ 0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  0.  1.]
 [ 0.  0.  0.  0.]]

更新完畢