# numpy—np.eye、np.diag与np.tile

1147-柳同学

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### 1.np.eye

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


N : int

M : int, optional

k : int, optional

d : type,data-type, optional

order : {‘C’, ‘F’}, optional

I : ndarray of shape (N,M)

#### 实例

np.eye(2, dtype=int)

array([[1, 0],
[0, 1]])

np.eye(3, k=1)

array([[0.,  1.,  0.],
[0.,  0.,  1.],
[0.,  0.,  0.]])


### 2.np.diag

numpy.diag(v, k=0)


v : array_like

k : int, optional

#### 实例

x = np.arange(9).reshape((3,3))

array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])

np.diag(x)

array([0, 4, 8])

np.diag(x, k=1)

array([1, 5])

np.diag(x, k=-1)

array([3, 7])

np.diag(np.diag(x))

array([[0, 0, 0],
[0, 4, 0],
[0, 0, 8]])


### 3.np.tile

numpy.tile(A, reps)


A : array_like

reps : array_like
A在每个轴上重复的次数

#### 实例

a = np.array([0, 1, 2])

np.tile(a, 2)
array([0, 1, 2, 0, 1, 2])

np.tile(a, (2, 2))
array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],
[0, 1, 2, 0, 1, 2]])

np.tile(a, (2, 1, 2))
array([[[0, 1, 2, 0, 1, 2]],
[[0, 1, 2, 0, 1, 2]]])

b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
np.tile(b, 2)
array([[1, 2, 1, 2],
[3, 4, 3, 4]])

np.tile(b, (2, 1))
array([[1, 2],
[3, 4],
[1, 2],
[3, 4]])


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