Python机器学习（四十九）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。 matlib.empty()
　　empty()函数返回一个新的矩阵，但不会初始化矩阵元素。 numpy.matlib.empty(shape, dtype, order)
　　复制 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 = np.matlib.empty((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。 numpy.matlib.zeros()
　　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 = np.matlib.zeros((2,2)) print (a)
　　输出 [[ 0.  0.]   [ 0.  0.]] numpy.matlib.ones()
　　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 = np.matlib.zeros((2,2)) print (a)
　　输出 [[ 1.  1.]   [ 1.  1.]] numpy.matlib.eye()
　　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。 numpy.matlib.eye(n, M, k, dtype)
　　复制 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(np.matlib.eye(n = 3, M = 4, k = 0, dtype = float)) print(＂ ＂)  print(＂对角线的开始索引为1：＂) print(np.matlib.eye(n = 3, M = 4, k = 1, dtype = float)) print(＂ ＂)
　　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 [[0.5413199  0.5749519  0.19755942]  [0.57128833 0.24267348 0.65186677]  [0.08517    0.9238393  0.15061818]]