开发者学堂课程【Python 常用数据科学库：常用生成函数】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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常用生成函数
更常用的 zeros ones
1、构造数组
（1）、全是零
In [24]: np. zeros (3)
Out[24]: array([ 0., 0., 0.])
In [25]: np. zeros((3, 3))
Out [25]: array([[ 0., 0., 0.],
[0.,0.,0.],
[ 0., 0., 0.]])
（2）、全是一
In [26]: np. ones((3,3)）
Out[26]: array([[ 1.,1.,1.],
[ 1.,1.,1.],
［ 1.,1.,1.]])
（3）、要想使得到的结果全是八，就乘上八
In [27]: np.ones((3,3)) * 8
Out[27]: array([[ 8., 8., 8.],
[ 8.,8.,8.],
[ 8., 8., 8.]])
(4)、构造1.形式
In [28]: np.ones((3,3),dtype = np. float32）
Out[28]: array([[ 1., 1., 1.],
[1.,1.,1.],
[ 1., 1., 1.]], dtype=float32)
（5）、做出空的shape 值，然后进行填充
In [38]: a = np.empty(6)
a. shape
Out[38]: (6,)
In [39]: a.fill(1)
a
Out[39]: array([ 1., 1., 1., 1., 1., 1.])
（6）、做一个全零的矩阵
In [41]:tang_array = np. array ([1,2,3,4])
tang_array
Out[41]: array([1, 2, 3, 4])
In [43]: np. zeros_like （tang_array）
Out [43]: array ([0, 0, 0, 0])
2.首先会判断一下，当前传建这个矩阵或者是一个数组，它的一个大小，做形容词likes，相当于要构造这个大小，是一模一样的。所以接下来构造出来的矩阵大小，他们大小都是相同的。此时，有一点好处，就是当构造一个矩阵的时候，如果这个矩阵想去做一系列运算，然后运算的质量也跟他一样，可以用 np.ones_like。
3.利用此方法，可以直接给他构造出来，构造一个矩阵，然后一个一个对角线填充或者直接的构造，一个 N 乘 N 的一个单元矩阵，直接用它的函数，也是能够构造出来的。那这些就是一般比较常用的数组的一个生成方法，去做它的一个索引。
