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import numpy as np
# 方法1
# 创建矩阵(创建出来是type是列表)， 所以下面会转格式
# 方法2
# 创建全0矩阵或者全1或者随机数的矩阵 使用 np.zeros() np.ones() np.empty() 里面是有参数的，
# 参数为一个元组， 元组代表矩阵的行数和列数， 默认的数组类型是 float64, 如果有特别需求，则要
# np.zeros((2, 3), dtype = int32)
# np.ones(n) 里面的参数n 可以是int，也可以是元组，如果是int 那么则表示列数为多少， 元组的后一个元素表示
# 方法3
# np.arange(10, 30, 4) 即10到30的数组间隔为4，和python中range有很大的相似用法
# 特殊矩阵的创建方法
# np.eye(N, M=None, k=0, dtype=<class 'float'>, order='C') 这个函数创建一个对角线为1的其余为0 的特殊矩阵
# 第一个参数是必要的， 表示矩阵的行数。 第二个参数表示列数（选填）， 如果填了会对矩阵进行修改
# 第三个参数（选填）, 对矩阵里面的为1 的进行上下移动 正数则向上移动， 负数则向下移动。dtype是设置数组元素的类型。
# np.identity(n) 这个说是标识数组结果和eye返回的对角线为1 的那种数组一模一样， 不知道这个特别的方法是干嘛的
# np.full(n, m) n 和上面的作用是一样的， m则是用m 来填充n 表示的矩阵样式， 同样有like方法
a = [
[[1, 2, 9],
[3, 4, 8]],
[[5, 6, 7],
[1, 2, 5]]
]
# 数组转矩阵的格式
a = np.array(a)
# 显示矩阵轴， 即矩阵是几维的。由方括号来显示纬度, 一维，二维， 三维
matrix_axis = a.ndim
# print('这个矩阵的纬度是：', matrix_axis)
# 显示矩阵的熟悉 ，几维的就在元组里面显示几个数， 行， 列，由外到内部，
matrix_latitude = a.shape
# print(matrix_latitude)
# 显示矩阵元素的总个数
matrix_elements = a.size
# print(array_elements)
# 显示矩阵元素的属性， 如果是复合的数， 以最精准的为准, 一般是int32， 或者float64
matrix_elements_propertie = a.dtype
# print(matrix_elements_propertie)
# 显示每个矩阵元素所占的字节数 int32 = 4, float64 = 8
matrix_elements_byte_size = a.itemsize
# print(matrix_elements_byte_size)\
# 显示这个数组的保存的地址。平时不使用， 随便瞅瞅就行
matrix_address = a.data
# print(matrix_address)
如果有任何问题希望能够私聊小编，提出。谢谢！