python大数据写出zeros函数、eye函数、diag函数和one函数的作用。
时间: 2024-01-07 13:05:10 浏览: 31
1. `zeros函数`:创建一个给定形状和类型的用0填充的数组。它的语法如下:
```
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')
```
其中,`shape` 参数是以整数或整数元组的形式给出的输出数组的形状;`dtype` 是所需输出数组的类型,默认为 `numpy.float64`;`order` 为数组的内存布局,C为按行优先,F为按列优先。
2. `eye函数`:创建一个二维数组,其中对角线上的元素都为1,其余元素都为0。它的语法如下:
```
numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=<class 'float'>, order='C')
```
其中,`N` 和 `M` 分别为输出数组的行数和列数,`k` 控制对角线的偏移量,`dtype` 是所需输出数组的类型,默认为 `numpy.float64`,`order` 为数组的内存布局,C为按行优先,F为按列优先。
3. `diag函数`:提取给定矩阵的对角线元素。它的语法如下:
```
numpy.diag(v, k=0)
```
其中,`v` 是输入矩阵,`k` 控制对角线的偏移量。
4. `ones函数`:创建一个给定形状和类型的用1填充的数组。它的语法如下:
```
numpy.ones(shape, dtype=None, order='C')
```
其中,`shape` 参数是以整数或整数元组的形式给出的输出数组的形状;`dtype` 是所需输出数组的类型,默认为 `numpy.float64`;`order` 为数组的内存布局,C为按行优先,F为按列优先。