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 = np.ones(4)
print(array)

2 创建二维数组

a=np.ones((4,2))
print(a)

3 创建int类型得数

a=np.zeros((5,2),dtype=int)
print(a)

4 创建tuple类型数据

a=np.ones((5,2),dtype=[('x','int'),('y','float')])
print(a)
print(a.dtype)

2：np.zeros

zeros(shape, dtype=float, order='C')

shape :代表数据形状

dtype: 数据类型可选：int 默认是float

order：{“C”,"F},可选是否以内存中的C 或者Fortran连续（行或列）顺序存储多维数据

代码同上

3: np.eyes

numpy.eye(N,M=None,k=0,dtype=<class 'float'>,order='C)

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。

N int型，表示的是输出的行数

M int型，可选项，输出的列数，如果没有就默认为N

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。

dtype：数据的类型，可选项，返回的数据的数据类型

order：{‘C’，‘F'}，可选项，也就是输出的数组的形式是按照C语言的行优先’C'，还是按照Fortran形式的列优先‘F'存储在内存中

重点：这个函数的用法并非单单制造一个对角矩阵也可以视为制造一个对角矩阵

案例：（深度学习中的高级用法，将数组转成one-hot形式）

import numpy as np

labels=np.array([[1],[2],[0],[1]])
print("labels的大小：",labels.shape,"\n")

#因为我们的类别是从0-2，所以这里是3个类
a=np.eye(3)[1]
print("如果对应的类别号是1，那么转成one-hot的形式",a,"\n")

a=np.eye(3)[2]
print("如果对应的类别号是2，那么转成one-hot的形式",a,"\n")

a=np.eye(3)[1,0]
print("1转成one-hot的数组的第一个数字是：",a,"\n")

#这里和上面的结果的区别，注意!!!
a=np.eye(3)[[1,2,0,1]]
print("如果对应的类别号是1,2,0,1，那么转成one-hot的形式\n",a)

res=np.eye(3)[labels.reshape(-1)]
print("labels转成one-hot形式的结果：\n",res,"\n")
print("labels转化成one-hot后的大小：",res.shape)

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np.zeros和 np.ones 和np.eyes

1：np.ones

2：np.zeros

3: np.eyes

案例：（深度学习中的高级用法，将数组转成one-hot形式）

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