numpy矩阵库（Matrix）
简介：
NumPy 中包含了一个矩阵库 numpy.matlib，该模块中的函数返回的是一个矩阵，而不是 ndarray 对象。
ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。
numpy中数组和矩阵的区别：
matrix是array的分支，matrix和array在很多时候都是通用的，你用哪一个都一样。但这时候，官方建议大家如果两个可以通用，那就选择array，因为array更灵活，速度更快，很多人把二维的array也翻译成矩阵。但是matrix的优势就是相对简单的运算符号，比如两个矩阵相乘，就是用符号*，但是array相乘不能这么用，得用方法.dot()array的优势就是不仅仅表示二维，还能表示3、4、5…维，而且在大部分Python程序里，array也是更常用的。
numpy矩阵库（Matrix）中常见的函数：
1.matlib.empty()
matlib.empty() 函数返回一个新的矩阵，语法格式为：
numpy.matlib.empty(shape, dtype, order)参数说明：
- shape: 定义新矩阵形状的整数或整数元组
- Dtype: 可选，数据类型
- order: C（行序优先） 或者 F（列序优先）
import numpy.matlib
import numpy as np
print (np.matlib.empty((2,2)))
# 填充为随机数据结果：
[[5.98129759e-154 5.96083817e+175]
[3.53391889e+246 2.73004881e-095]]2.numpy.matlib.zeros()
numpy.matlib.zeros() 函数创建一个以 0 填充的矩阵。
import numpy.matlib
import numpy as np
print (np.matlib.zeros((2,2)))结果：
[[0. 0.]
[0. 0.]]3.numpy.matlib.ones()
numpy.matlib.ones()函数创建一个以 1 填充的矩阵。
import numpy.matlib
import numpy as np
print (np.matlib.ones((2,2)))结果：
[[1. 1.]
[1. 1.]]4.numpy.matlib.eye()
numpy.matlib.eye() 函数返回一个矩阵，对角线元素为 1，其他位置为零。
numpy.matlib.eye(n, M,k, dtype)参数说明：
- n: 返回矩阵的行数
- M: 返回矩阵的列数，默认为
- k: 对角线的索引
- dtype: 数据类型
其中，k表示对角从哪里开始，k=0表示从第0行的0列开始，k=1表示从0行的1列开始。
import numpy.matlib
import numpy as np
print (np.matlib.eye(n = 3, M = 4, k = 0, dtype = float))结果：
[[1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]]5.numpy.matlib.identity()
numpy.matlib.identity() 函数返回给定大小的单位矩阵（单位矩阵是方阵）
import numpy.matlib
import numpy as np
# 大小为 5，类型位浮点型
print (np.matlib.identity(5, dtype = float))结果：
[[ 1. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 1. 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 1. 0. 0.]
[ 0. 0. 0. 1. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 1.]]6.numpy.matlib.rand()
numpy.matlib.rand() 函数创建一个给定大小的矩阵，数据是随机填充的。
import numpy.matlib
import numpy as np
print (np.matlib.rand(3,3))结果：
[[0.23966718 0.16147628 0.14162 ]
[0.28379085 0.59934741 0.62985825]
[0.99527238 0.11137883 0.41105367]]矩阵总是二维的，而ndarray是一个n维数组。