1.numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)

# 创建一个数组，将输入对象转换为数组。
# 如果输入对象是列表，元组或数组，则创建一个数组，并将输入对象中的元素复制到数组中。

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)
print(arr.shape)

                                

 

2.numpy.identity(n, dtype=None)

#返回一个n x n的单位矩阵。单位矩阵是指对角线元素为1，其他元素为0的矩阵。
#如果n是正整数，则返回一个n x n的单位矩阵。如果n是负整数，则返回一个n x n的对角线元素为1，其他元素为0的矩阵。

b=np.identity(3)
print(b)

                               

3.numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=<class 'numpy.float64'>)

#返回一个N x M的单位矩阵，其中k指定了对角线的位置。
#如果M是None，则默认为N。如果k是正整数，则返回一个N x N的单位矩阵，其中k的行和列上的值为1，其他元素为0。

c=np.eye(3,4,k=1)
print(c)
print(c.shape)

 

4.numpy.diag(v, k=0)

返回一个对角线元素为v的N x N矩阵，其中k指定了对角线的位置。
如果v是一维数组，则返回一个对角线元素为v的N x N矩阵，其中k的行和列上的值为v[k]，其他元素为0。
#如果v是N x 1或1 x N数组，则返回一个对角线元素为v的N x N矩阵。

d=np.diag([1,2,3,4,5])
print(d)#输出对角线元素为[1,2,3,4,5,6,7]的矩阵

 

 

 

e=np.diag([1,2,3,4,5,6,7],k=1)
print(e)#输出对角线元素为[0,1,2,3,4,5,6]的矩阵

 

arr1=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
f=np.diag(arr1)
print(f)#输出arr1的对角线元素构成的矩阵,[1 5 9]