在Python中，zeros函数是NumPy库提供的一个用于生成全为0的数组的函数。这个函数在需要初始化一个数组或者作为占位符数组时非常有用。下面是对zeros函数的系统介绍和用法举例。
zeros函数
1. 函数介绍
numpy.zeros函数的基本形式如下：
numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')
shape：输出的形状，可以是整数、整数元组或列表。dtype：数据类型，可选参数。默认为float64。order：指定是否以行优先（'C'）或列优先（'F'）的方式存储多维数据。
2. 用法举例
例子1：生成一维数组
import numpy as np
# 生成一个长度为5的一维数组，元素全部为0
arr_1d = np.zeros(5)
print(arr_1d)输出结果：
[0. 0. 0. 0. 0.]
例子2：生成二维数组
import numpy as np
# 生成一个3x2的二维数组，元素全部为0
arr_2d = np.zeros((3, 2))
print(arr_2d)输出结果：
[[0. 0.]
[0. 0.]
[0. 0.]]
例子3：指定数据类型
import numpy as np
# 生成一个长度为3的一维数组，元素全部为0，数据类型为整数
arr_int = np.zeros(3, dtype=int)
print(arr_int)输出结果：
[0 0 0]
例子4：生成多维数组
import numpy as np
# 生成一个形状为2x2x3的三维数组，元素全部为0
arr_3d = np.zeros((2, 2, 3))
print(arr_3d)输出结果：
[[[0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] [[0. 0. 0.] [0. 0. 0.]]]
3. 注意事项
numpy.zeros函数返回的是一个NumPy数组，你可以使用NumPy提供的各种数组操作和功能来处理它。- 你可以通过
dtype参数来指定数组元素的数据类型。如果不指定，则默认为float64。 numpy.zeros函数在创建数组时非常高效，因为它直接初始化内存为0，而不需要进行额外的计算或数据拷贝。
4. 扩展用法
zeros函数生成的数组常常作为初始数组，在后续的运算中被修改。此外，它也可以与其他NumPy函数和方法结合使用，以实现更复杂的数组操作。例如，你可以使用索引、切片、条件筛选等功能对zeros创建的数组进行进一步处理。
总结
numpy.zeros函数是Python中NumPy库的一个强大工具，用于快速生成全为0的数组。无论是作为初始化数组还是作为占位符数组，它都非常方便且高效。通过指定形状和数据类型，你可以创建出满足不同需求的数组，并在后续的运算中对其进行处理。
identity函数
numpy.identity 是 NumPy 库中的一个函数，用于生成一个方形单位矩阵。单位矩阵是一个主对角线上的元素为1，其余元素为0的矩阵。在 NumPy 中，numpy.identity 函数可以生成这样的矩阵，并且该矩阵是一个二维数组。
函数介绍
numpy.identity 函数的基本形式如下：
numpy.identity(n, dtype=None)
n：整数，表示单位矩阵的阶数，即矩阵的行数和列数。dtype：数据类型，可选参数。用于指定矩阵中元素的数据类型。如果不指定，则默认为float64。
用法举例
例子1：生成一个2x2的单位矩阵
import numpy as np
# 生成一个2x2的单位矩阵
I_2 = np.identity(2)
print(I_2)输出结果：
[[1. 0.] [0. 1.]]
例子2：生成一个3x3的单位矩阵
import numpy as np
# 生成一个3x3的单位矩阵
I_3 = np.identity(3)
print(I_3)输出结果：
[[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]]
例子3：指定数据类型
import numpy as np
# 生成一个3x3的单位矩阵，元素类型为整数
I_3_int = np.identity(3, dtype=int)
print(I_3_int)输出结果：
[[1 0 0] [0 1 0] [0 0 1]]
注意事项
numpy.identity生成的矩阵总是方阵，即行数和列数相同。- 单位矩阵的主对角线上的元素都是1，其余元素都是0。
- 单位矩阵在线性代数中是一个非常重要的概念，它是许多数学运算（如矩阵乘法、矩阵求逆等）的基础。
numpy.identity函数返回的矩阵是一个 NumPy 数组，因此你可以使用 NumPy 提供的所有数组操作和功能来处理它。
扩展用法
单位矩阵经常用于初始化矩阵运算，或者作为线性变换中的一个特殊变换（即不改变向量的变换）。在数值计算和科学计算中，单位矩阵经常作为算法的起点或用于检验算法的正确性。
此外，单位矩阵也是许多数学定理和性质的基础，比如矩阵乘法的单位元性质（任何矩阵乘以单位矩阵都等于其本身）。
总结来说，numpy.identity 函数是 NumPy 库中用于生成单位矩阵的一个非常有用的工具，它在数学计算、线性代数和科学计算中都有广泛的应用。
eye函数
numpy.eye 是 NumPy 库中的一个函数，用于生成一个具有对角线为1，其余元素为0的二维数组，这通常被称为单位矩阵或单位阵。这个函数在线性代数、矩阵运算和数值计算中非常有用。
函数介绍
numpy.eye 函数的基本形式如下：
numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=<class 'float'>, order='C')
参数说明：
N：输出的行数。M：输出的列数。默认为N，即生成一个方阵。k：对角线的偏移量。可以为正值（上方对角线）或负值（下方对角线）。默认为0，表示生成主对角线为1的单位矩阵。dtype：生成数组的数据类型。默认为浮点数。order：生成的数组在内存中的存储顺序。可以是'C'（按行存储）或'F'（按列存储）。默认为'C'。
用法举例
例子1：生成一个3x3的单位矩阵
import numpy as np
# 生成一个3x3的单位矩阵
I_3 = np.eye(3)
print(I_3)输出结果：
[[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]]
例子2：生成一个4x3的矩阵，主对角线及其上方一条对角线为1
import numpy as np
# 生成一个4x3的矩阵，对角线偏移量为1
I_4x3 = np.eye(4, 3, k=1)
print(I_4x3)输出结果：
[[0. 1. 0.] [0. 0. 1.] [0. 0. 0.] [0. 0. 0.]]
例子3：指定数据类型和存储顺序
import numpy as np
# 生成一个2x2的单位矩阵，数据类型为整数，按列存储
I_2_int_F = np.eye(2, dtype=int, order='F')
print(I_2_int_F)输出结果：
[[1 0] [0 1]]
注意，虽然存储顺序（order 参数）在这里对打印结果没有影响，但在某些复杂的操作中（比如与其他语言或库的交互，或者进行性能优化时），这个参数可能会很重要。
注意事项
numpy.eye生成的矩阵总是二维的。- 当
M参数不为None且不等于N时，可以生成一个非方阵的单位矩阵。 k参数允许你生成具有非主对角线为1的矩阵，这在某些特定的数学运算中可能很有用。
扩展用法
单位矩阵在线性代数中有着重要的应用，例如在矩阵乘法中作为恒等元，或者在求解线性方程组时作为增广矩阵的一部分。numpy.eye 函数生成的单位矩阵可以直接用于这些场景。
此外，由于单位矩阵具有特殊的性质（即它的逆矩阵是它本身），它在数值计算和算法实现中也经常被用作初始矩阵或参考矩阵。
总结来说，numpy.eye 函数是 NumPy 库中用于生成单位矩阵的一个强大而灵活的工具，它在线性代数、矩阵运算和数值计算等多个领域都有广泛的应用。