机器学习之numpy和matplotlib学习（十二）

今天主要来学习numpy中的一些特殊矩阵的创建，他们在机器学习中有很大的作用

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Author  : SundayCoder-俊勇# @File    : numpy4.pyimport numpy as np# numpy基本学习第四课# 今天学习一些特殊矩阵的创建。# 本节演示的矩阵基本都是三行四列的矩阵。# 1、创建一个元素全是1的矩阵。a=np.ones([3,4],dtype=int)print a# 输出结果：# [[1 1 1 1]#  [1 1 1 1]# [1 1 1 1]]# 2、创建一个元素全是0的矩阵。b=np.zeros([3,4])print b# 输出结果：# [[ 0.  0.  0.  0.]# [ 0.  0.  0.  0.]# [ 0.  0.  0.  0.]]# 3、创建一个empty的数组。c=np.empty([3,4])print c#输出结果：# [[  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]]# 对于创建empty数组的解释：它创建的矩阵的元素和zeros基本差不多。# 4、创建一个全为2的矩阵是不是也有np.twos()函数？# 答案为没有，因为这些数组可以在1和0经过四则运算得来。# 5、创建一个对角全为1的4x4的正方形对角矩阵。e=np.eye(4)print e# 输出结果：# [[ 1.  0.  0.  0.]#  [ 0.  1.  0.  0.]#  [ 0.  0.  1.  0.] # [ 0.  0.  0.  1.]]#  6、另外一个方法也是创建对角矩阵。f=np.identity(4)print  f# 输出结果：# [[ 1.  0.  0.  0.]#  [ 0.  1.  0.  0.]#  [ 0.  0.  1.  0.]#  [ 0.  0.  0.  1.]]# 两个方法的区别# np.identity只能创建方形矩阵#eye[N,[, M, k, dtype]), N为行数，M为列数（如果不设置默认为N），对角线序列号: 0 对应主对角线；# np.eye可以创建矩形矩阵，且k值可以调节。# 为1的对角线的位置偏离度，0居中，1向上偏离1，2偏离2，# 以此类推，-1向下偏离。值绝对值过大就偏离出去了，整个矩阵就全是0了。# 例子：使用eye()函数创建一个3行4列的矩阵，默认k=0。e1=np.eye(3,4)print e1# 输出结果：# [[ 1.  0.  0.  0.]#  [ 0.  1.  0.  0.]#  [ 0.  0.  1.  0.]]# 再来看一个k=1例子：e2=np.eye(3,4,k=1)print  e2# 输出结果：# [[ 0.  1.  0.  0.]#  [ 0.  0.  1.  0.]#  [ 0.  0.  0.  1.]]# # 再来看一个k=2例子：e3=np.eye(3,4,k=2)print  e3# 输出结果：# [[ 0.  0.  1.  0.]#  [ 0.  0.  0.  1.]#  [ 0.  0.  0.  0.]]

输出结果：

[[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.]]

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