pythonnumpy函数创建特殊的二维数组函数？

numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')

这个函数可以创建一个所有元素都为0的二维数组，shape参数指定了数组的形状，dtype参数指定了数组元素的数据类型，order参数指定了数组在内存中的存储方式（C表示行优先，F表示列优先，默认为C）。

例如：

import numpy as np
arr = np.zeros((3, 4))
print(arr)

输出：

[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]

numpy.ones(shape, dtype=float, order='C')

这个函数可以创建一个所有元素都为1的二维数组，参数意义和zeros函数相同。

例如：

import numpy as np
arr = np.ones((3, 4))
print(arr)

输出：

[[1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]]

numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=float, order='C')

这个函数可以创建一个单位矩阵，N和M参数指定了矩阵的形状，k参数指定了对角线的偏移量（默认为0），dtype参数指定了矩阵元素的数据类型，order参数指定了矩阵在内存中的存储方式。

例如：

import numpy as np
arr = np.eye(3)
print(arr)

输出：

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

numpy.diag(v, k=0)

这个函数可以创建一个以v数组为对角线元素的对角矩阵，k参数指定了对角线的偏移量（正数表示上移，负数表示下移，默认为0）。

例如：

import numpy as np
arr = np.diag([1, 2, 3])
print(arr)

输出：

[[1 0 0]
 [0 2 0]
 [0 0 3]]

numpy.random.rand(d0, d1, ..., dn)

这个函数可以创建一个形状为(d0, d1, ..., dn)的随机数数组，数组元素的值在[0, 1)之间服从均匀分布。

例如：

import numpy as np
arr = np.random.rand(3, 4)
print(arr)

输出：

[[0.15061346 0.3790398  0.82797875 0.79361237]
 [0.27148452 0.15215114 0.19934494 0.92872843]
 [0.19908399 0.30834948 0.31141004 0.11359906]]

numpy.random.randn(d0, d1, ..., dn)

这个函数可以创建一个形状为(d0, d1, ..., dn)的随机数数组，数组元素的值服从标准正态分布。

例如：

import numpy as np
arr = np.random.randn(3, 4)
print(arr)

输出：

[[ 1.22390987  1.02579362  0.64065954 -0.02666373]
 [-0.78563885 -0.76580728  1.21787301  0.22676117]
 [ 0.21439394  1.32388215 -0.58455457  0.33462304]]
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