在科学计算中，我们经常需要生成单位矩阵，即主对角线上元素全为1的矩阵。那么如何能够生成主对角线上全为1的矩阵呢？这里我们介绍三种方法。
方法一： np.eye()：返回一个对角线上是1，其他位置上全是0的二维矩阵。 代码如下：
import numpy as npclass Debug: def mainProgram(self): x1 = np.eye(2) print(x1) if __name__ == "__main__": main = Debug() main.mainProgram()"""result:[[1. 0.] [0. 1.]]"""我们可以看到对于一个2*2的矩阵，对角元素全部为1，其他位置的元素全部为0。
然而这个矩阵的用法远不仅仅于此，我们可以设置它的另一个k参数来调整我们想要选取的对角线位置，默认值k为0，代表从左上方到右下方的对角线。k为1，-1，2的情况如下面的代码所示：
import numpy as npclass Debug: def mainProgram(self): x1 = np.eye(2, k =1) print(x1) x2 = np.eye(2, k =-1) print(x2) x3 = np.eye(2, k =2) print(x3) if __name__ == "__main__": main = Debug() main.mainProgram()"""x1:[[0. 1.] [0. 0.]]x2:[[0. 0.] [1. 0.]]x3:[[0. 0.] [0. 0.]]"""我们可以看到k=1时，选取的对角线会向右上方移动一个位置，k=-1时，选取的对角线会向左下方移动一个位置，当k=2时，理论上选取的对角线会向右上方移动两个位置，但是因为我们初始化的是一个2*2的矩阵，所以当选取的对角线向右上方移动两个位置时，已经超出了我们初始化的矩阵大小，因此所有矩阵值均为0。
方法二： np.identity():返回一个对角线上是1，其他位置上全是0的二维矩阵。
import numpy as npclass Debug: def mainProgram(self): x = np.identity(2) print(x)if __name__ == "__main__": main = Debug() main.mainProgram()"""result:[[1. 0.] [0. 1.]]"""该函数与np.eye()函数的区别在于，np.identity()函数是np.eye()函数的特殊形式，也就是只能够生成主对角线全部为1的矩阵，简而言之，np.eye()函数包含np.identity()函数。
方法三： np.diag():返回一个提取的对角数组或者创建一个对角数组。
import numpy as npclass Debug: @staticmethod def mainProgram(): x = np.diag([1] * 2) print(x)if __name__ == "__main__": main = Debug() main.mainProgram()"""result:[[1 0] [0 1]]"""那么如何生成一个反对角线上全部为1的矩阵呢？请看使用numpy包生成反对角线上全为1的矩阵(超