python矩阵函数_NumPy矩阵库函数NumPy包含⼀个矩阵库NumPy.matlib，这个模块的函数⽤于处理矩阵⽽不是ndarray对象。
NumPy中，ndarray数组可以是n维的，与此不同，矩阵总是⼆维的，但这两种对象可以相互转换。
empty()函数返回⼀个新的矩阵，但不会初始化矩阵元素。
pty(shape, dtype, order)shape 定义新矩阵形状的int或int的元组
dtype 可选，指定矩阵数据类型
order C 或 F
⽰例
import numpy.matlib
import numpy as np
a = pty((2,2))
print (a)
输出
[[6.91241356e-310 1.37748664e-316]
[6.91240378e-310 6.91240378e-310]]
可以看到，矩阵元素都是随机值。
s()
zeros()函数返回⼀个新的矩阵，矩阵元素被初始化为0。
⽰例
import numpy.matlib
import numpy as np
a = s((2,2))
print (a)
输出
[[ 0. 0.]
[ 0. 0.]]
s()
zeros()函数返回⼀个新的矩阵，矩阵元素被初始化为1。
⽰例
import numpy.matlib
import numpy as np
a = s((2,2))
print (a)
输出
[[ 1. 1.]
[ 1. 1.]]
()
eye()函数返回⼀个矩阵，对⾓线上的元素都是1，其它地⽅都是0。该函数接受以下参数。(n, M, k, dtype)n 返回矩阵中的⾏数
M 列数，默认为n
k 对⾓线的开始索引
dtype 矩阵的数据类型
⽰例
import numpy.matlib
import numpy as np
print('对⾓线的开始索引为0：')
print((n = 3, M = 4, k = 0, dtype = float))
print('\n')
print('对⾓线的开始索引为1：')
print((n = 3, M = 4, k = 1, dtype = float))
print('\n')
输出
对⾓线的开始索引为0：
[[1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]]
对⾓线的开始索引为1：
[[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1.]]
numpy.matlib.identity()
identity()函数返回指定⼤⼩的单位矩阵。单位矩阵是⼀个所有对⾓元素都为1的⽅阵。
⽰例
import numpy.matlib
import numpy as np
print (np.matlib.identity(5, dtype = float))
输出
[[ 1. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 1. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 1. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 1. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 1.]]
```
## numpy.matlib.rand()
`rand()`函数返回⼀个指定⼤⼩的矩阵，其中填充随机值。
**⽰例**
```python
import numpy.matlib
import numpy as np
print (np.matlib.rand(3,3))
输出python 定义数组
[[0.5413199 0.5749519 0.19755942]
[0.57128833 0.24267348 0.65186677]
[0.08517 0.9238393 0.15061818]]Python Numpy 教程 | 奇客⾕教程w ww.qikegu 章节Numpy 介绍
Numpy 安装
NumPy ndarray
NumPy 数据类型
NumPy 数组创建
NumPy 基于已有数据创建数组
NumPy 基于数值区间创建数组
NumPy 数组切⽚
NumPy ⼴播
NumPy 数组迭代
NumPy 位运算
NumPy 字符串函数
NumPy 数学函数
NumPy 统计函数
NumPy 排序、查、计数
NumPy 副本和视图
NumPy 矩阵库函数
NumPy 线性代数

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