np.eye()函数
np.eye()的函数，除了生成对角阵外，还可以将一个label数组，大小为(1,m)或者(m,1)的数组，转化成one-hot数组。
例如它可以将类别总数为6的labels=[1,2,3,0,1,1]的数组转化成数组[[0,1,0,0,0,0],[0,0,1,0,0,0],[0,0,0,1,0,0],[0,0,0,0,0,0],[0,1,0,0,0,0],[0,1,0,0,0,0]]这就是所谓...
np.eye()函数详细用法（生成数组以及将数组转成one-hot形式）
np.eye()
函数的原型：numpy.eye(N,M=None,k=0,dtype=<class ‘float’>,order=‘C)
返回的是一个二维2的数组(N,M)，对角线的地方为1，其余的地方为0.
参数介绍：
（1）N:int型，表示的是输出的行数
（2）M：int型，可选项，输出的列数，如果没有就默认为N
（3）k：int型，可选项，对角线的下标，默认为0表示的是主对角线，负数表示的是低对角，正数表示的是高对角。
（4）dtype：数据的类型，可选项，返回的数据的数据类型
（5.
np.zeros() np.ones() np.eye()用法
np.zeros()
np.zeros()构造全为0的矩阵
import numpy as np
np.zeros((3))
array([0., 0., 0.])
np.zeros((3,4))
array([[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]])
np.ones()
np.ones()构造全为1...
np.eye()函数，np.expand_dims()函数，np.clip()函数, np.random.choice()函数
np.eye()的函数，除了生成对角阵外，还可以将一个label数组，大小为(1,m)或者(m,1)的数组，转化成one-hot数组。
例如它可以将类别总数为6的labels=[1,2,3,0,1,1]的数组转化成数组[[0,1,0,0,0,0],[0,0,1,0,0,0],[0,0,0,1,0,0],[0,0,0,0,0,0],[0,1,0,0,0,0],[0,1,0,0,0,0]]这就是所谓的one-hot的形式。
一、np.eye()
函数的原型：numpy.eye(N,M=None,k=0,dtyp
python矩阵计算库,NumPy矩阵库：矩阵计算介绍和用法
NumPy包含一个矩阵库, 即numpy.matlib, 用于配置矩阵而不是ndarray对象。numpy.matlib.empty()函数此函数用于返回带有未初始化条目的新矩阵。下面给出了使用此功能的语法。numpy.matlib.empty(shape, dtype, order)它接受以下参数。shape：它是定义矩阵形状的元组。dtype：是矩阵的数据类型。order：它是矩阵的插入顺序,...
python 中 常用到的 numpy 函数 整理
1. 创建二维数组 array() ：
set = array([[1., 2, ],[3., 4.],[5., 6.],[7., 9.]])
求 数组的 行数：
>>> set.shape[0]
4
求 数组的列数：
>>> set.shape[1]
>>> set.shape
(4, 2)
>>> set.dtype
dtype('float64'
np.eye()
今天在完成深度学习的相关编程作业的时候，发现代码中出现了一个关于np.eye()的函数，这个函数的用法非常的简单，但是在预制的代码中，这个函数的用法并非单单制造一个对角矩阵，而是通过其来将一个label数组，大小为(1,m)或者(m,1)的数组，转化成one-hot数组。例如他可以将类别总数为6的labels=[1,2,3,0,1,1]的数组转化成数组[[0,1,0,0,0,0],[0,0,1,0...
np.zeros和 np.ones 和np.eyes
1：np.ones
numpy.ones（） ones(shape, dtype=None, order='C')
shape:代表数据形状,是个元组,如果shape=5代表创建一个五个元素的一维数组,shape=(3,4) 代表创建一个3*4的数组dctype:数据类型,可选,数组所需的数据类型，例如dtype='int'。默认是 float64。order：{'C'，'F'}，可选是否以内存中的C或Fortran连续（行或列）顺序存储多维数据。
实例：
1 创建一维数组
array =
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