Python NumPy 函数：创建特殊二维数组

NumPy 库提供了丰富的函数来创建各种类型的数组，其中一些函数可以用来创建特殊的二维数组。本文将介绍其中几个常用的函数。

1. 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，例如 (3, 4) 表示一个 3 行 4 列的二维数组。
dtype 参数指定了数组元素的数据类型，默认值为 float。
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'。

示例：

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.]]

2. 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。

示例：

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.]]

3. 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，默认情况下 M 等于 N。
k 参数指定了对角线的偏移量，默认为 0，表示主对角线。正数表示上移，负数表示下移。
dtype 参数指定了矩阵元素的数据类型，默认值为 float。
order 参数指定了矩阵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'。

示例：

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

输出：

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

4. 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。

v 参数指定了对角线元素的数组。
k 参数指定了对角线的偏移量，默认为 0，表示主对角线。正数表示上移，负数表示下移。

示例：

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

输出：

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

5. 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。

示例：

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]]

6. 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。

示例：

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]]

除了以上介绍的函数之外，NumPy 还提供了其他一些函数来创建特殊二维数组，例如：

numpy.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C')：创建所有元素都为指定值的二维数组。
numpy.empty(shape, dtype=float, order='C')：创建形状为 shape 的未初始化的二维数组。
numpy.arange(start, stop, step)：创建一个等差数列的二维数组。
numpy.linspace(start, stop, num)：创建一个等间隔的二维数组。

以上函数可以方便地创建各种类型的二维数组，为后续的矩阵运算提供了基础。