返回一个二维数组，对角线上为 1，其他位置为 0，并设置 Numpy 的列数
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/2 15:07:17
numpy.eye() 返回一个二维数组，对角线上为 1，其他位置为 0。其中，第一个参数表示"输出的行数"，例如 4 表示 4x4 数组。第二个参数表示输出的列数。
函数 eye() 返回一个数组，其中所有元素都为零，除了第 k 条对角线的值等于 1。dtype 是返回数组的数据类型。该顺序表明输出在内存中应按行优先(C 风格)还是列优先(Fortran 风格)存储。
like 参数是一个引用对象，用于创建非 NumPy 数组。如果作为 like 传入的数组支持 __array_function__ 协议，则结果将由该协议定义。在这种情况下，它确保创建的数组对象与通过此参数传入的数组对象兼容。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
创建一个二维数组。numpy.eye() 返回一个二维数组，对角线上为 1，其他位置为 0。这里，第一个参数表示"输出中的行数"。例如，4 表示 4x4 数组。第二个参数是输出的列数。我们在这里设置为 3 −
arr = np.eye(4, 3)
显示数组 −
print("数组...
", arr)
获取数组类型 −
print("
数组类型...
", arr.dtype)
获取数组的形状 −
print("
数组形状...
", arr.shape)
获取数组的维度 −
print("
数组维度...
",arr.ndim)
获取数组中元素的数量 −
print("
数组(元素数量)...
",arr.size)
示例
import numpy as np
# 创建二维数组
# numpy.eye() 返回一个二维数组，对角线上为 1，其他位置为 0。
# 这里，第一个参数表示"输出的行数"，例如 4 表示 4x4 数组。
# 第二个参数表示输出的列数。我们在这里设置为 3。
arr = np.eye(4, 3)
# 显示数组
print("数组...
", arr)
# 获取数组的类型
print("
数组类型...
", arr.dtype)
# 获取数组的形状
print("
数组形状...
", arr.shape)
# 获取数组的维度
print("
数组维度...
",arr.ndim)
# 获取数组元素的数量
print("
Array (count of elements)...
",arr.size)
输出
数组... [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.] [0. 0. 0.]] 数组类型... float64 数组形状... (4, 3) 数组维度... 2 Array (count of elements)... 12
