創(chuàng)建對角線元素全1的函數(shù)是哪個?具體參數(shù)做簡要說明

python中，可以用numpy庫中的eye函數(shù)創(chuàng)建對角線元素全1的矩陣：

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n = 3

H = np.eye(n)

參數(shù)n為所要創(chuàng)建矩陣的大小，生成的矩陣H大小為n*n

Python的函數(shù)都有哪些

【常見的內(nèi)置函數(shù)】

1、enumerate(iterable,start=0)

是python的內(nèi)置函數(shù)，是枚舉、列舉的意思，對于一個可迭代的(iterable)/可遍歷的對象(如列表、字符串)，enumerate將其組成一個索引序列，利用它可以同時獲得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

用于將可迭代的對象作為參數(shù)，將對象中對應(yīng)的元素打包成一個個元組，然后返回由這些元組組成的列表。如果各個迭代器的元素個數(shù)不一致，則返回列表長度與最短的對象相同，利用*號操作符，可以將元組解壓為列表。

3、filter(function,iterable)

filter是將一個序列進(jìn)行過濾，返回迭代器的對象，去除不滿足條件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用來判斷某一個變量或者是對象是不是屬于某種類型的一個函數(shù)，如果參數(shù)object是classinfo的實例，或者object是classinfo類的子類的一個實例，

返回True。如果object不是一個給定類型的的對象， 則返回結(jié)果總是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用來將字符串str當(dāng)成有效的表達(dá)式來求值并返回計算結(jié)果，表達(dá)式解析參數(shù)expression并作為Python表達(dá)式進(jìn)行求值(從技術(shù)上說是一個條件列表)，采用globals和locals字典作為全局和局部命名空間。

【常用的句式】

1、format字符串格式化

format把字符串當(dāng)成一個模板，通過傳入的參數(shù)進(jìn)行格式化，非常實用且強(qiáng)大。

2、連接字符串

常使用+連接兩個字符串。

3、if...else條件語句

Python條件語句是通過一條或多條語句的執(zhí)行結(jié)果(True或者False)來決定執(zhí)行的代碼塊。其中if...else語句用來執(zhí)行需要判斷的情形。

4、for...in、while循環(huán)語句

循環(huán)語句就是遍歷一個序列，循環(huán)去執(zhí)行某個操作，Python中的循環(huán)語句有for和while。

5、import導(dǎo)入其他腳本的功能

有時需要使用另一個python文件中的腳本，這其實很簡單，就像使用import關(guān)鍵字導(dǎo)入任何模塊一樣。

python中如何提取一組數(shù)據(jù)中的第一列數(shù)據(jù)

概述

直接提取會報錯，把a(bǔ)rray數(shù)組轉(zhuǎn)換成list，即可提取，使用numpy轉(zhuǎn)換

步驟詳解

1、直接提取嘗試：

group=[[1,2],[2,3],[3,4]]

#提取第一列元素

print(group[:,1])

#Out:TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

2、使用numpy轉(zhuǎn)換：

import numpy as np

group=[[1,2],[2,3],[3,4]]

#numpy轉(zhuǎn)化

ar=np.array(group)

print(ar[:,1])

#Out:[2 3 4]

拓展內(nèi)容

numpy詳解

Numpy對象是數(shù)組，稱為ndarray?

維度(dimensions)稱作軸(axes),軸的個數(shù)叫做秩(rank)。注：有幾級中括號就有幾個維度

一、ndarray.attrs:

ndarray.ndim 秩

ndarray.shape 例如一個2排3列的矩陣，它的shape屬性是(2,3)

ndarray.size 數(shù)組元素的總個數(shù)

ndarray.dtype 元素類型，NumPy提供自己的數(shù)據(jù)類型

ndarray.itemsize 數(shù)組中每個元素的字節(jié)大小

二、數(shù)組創(chuàng)建函數(shù)：

array

asarray將輸入轉(zhuǎn)換成ndarray

arange

ones

zeros

empty 只分配內(nèi)存空間不填充任何值

eye 創(chuàng)建N*N單位矩陣(對角線為1)

三、數(shù)組和標(biāo)量之間的運(yùn)算

numpy數(shù)組的一個特點(diǎn)，不用編寫循環(huán)就可對數(shù)據(jù)執(zhí)行批量運(yùn)算，這通常稱作矢量化(vectorization)。

四、基本的索引和切片

numpy數(shù)組的索引是一個內(nèi)容豐富的主題，因為選取數(shù)據(jù)子集或單個元素的方式有很多。這里我僅詳細(xì)介紹常用的方法，對于高級功能的方式我列舉名稱，讀者可以等到要用的時候自行查閱資料。

怎么用python表示出二維高斯分布函數(shù)，mu表示均值，sigma表示協(xié)方差矩陣，x表示數(shù)據(jù)點(diǎn)

clear?

close?all

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生成實驗數(shù)據(jù)集

rand('state',0)

sigma_matrix1=eye(2);

sigma_matrix2=50*eye(2);

u1=[0,0];

u2=[30,30];

m1=100;

m2=300;%樣本數(shù)

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm1數(shù)據(jù)集

Y1=multivrandn(u1,m1,sigma_matrix1);

Y2=multivrandn(u2,m2,sigma_matrix2);

scatter(Y1(:,1),Y1(:,2),'bo')

hold?on

scatter(Y2(:,1),Y2(:,2),'r*')

title('SM1數(shù)據(jù)集')

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%sm2數(shù)據(jù)集

u11=[0,0];

u22=[5,5];

u33=[10,10];

u44=[15,15];

m=600;

sigma_matrix3=2*eye(2);

Y11=multivrandn(u11,m,sigma_matrix3);

Y22=multivrandn(u22,m,sigma_matrix3);

Y33=multivrandn(u33,m,sigma_matrix3);

Y44=multivrandn(u44,m,sigma_matrix3);

figure(2)

scatter(Y11(:,1),Y11(:,2),'bo')

hold?on

scatter(Y22(:,1),Y22(:,2),'r*')

scatter(Y33(:,1),Y33(:,2),'go')

scatter(Y44(:,1),Y44(:,2),'c*')

title('SM2數(shù)據(jù)集')

end

function?Y?=?multivrandn(u,m,sigma_matrix)

%%生成指定均值和協(xié)方差矩陣的高斯數(shù)據(jù)

n=length(u);

c?=?chol(sigma_matrix);

X=randn(m,n);

Y=X*c+ones(m,1)*u;

end

網(wǎng)頁標(biāo)題：python的eye函數(shù) python eye函數(shù)
鏈接分享：http://chinadenli.net/article26/hhgcjg.html

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