Phi = norm.pdf(np.dot(X, beta), 0, 1)表示其对角矩阵

这里的`Phi`是一个向量，`norm.pdf()`函数返回一个与`np.dot(X, beta)`的形状相同的向量，表示标准正态分布在这些点处的概率密度函数值。如果我们想要将这个向量表示为对角矩阵，可以使用`numpy.diag()`函数将其转换为对角矩阵。

具体来说，如果我们想要将`Phi`表示为对角矩阵，可以使用以下代码：

import numpy as np
from scipy.stats import norm

X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
beta = np.array([0.1, 0.2])
Phi = norm.pdf(np.dot(X, beta), 0, 1)  # 形状为(3,)的向量
Phi_diag = np.diag(Phi)  # 将向量转换为对角矩阵

print(Phi_diag)

输出：

array([[0.39894228, 0.        , 0.        ],
       [0.        , 0.02419707, 0.        ],
       [0.        , 0.        , 0.        ]])

其中，`Phi_diag`是一个对角矩阵，其对角线上的元素即为`Phi`中对应的值，其余元素均为0。