函数的原型：numpy.eye(N,M=None,k=0,dtype=<class 'float'>,order='C)
返回的是一个二维2的数组(N,M)，对角线的地方为1，其余的地方为0.
参数介绍：
（1）N: int型，表示的是输出的行数
（2）M: int型，可选项，输出的列数，如果没有就默认为N
（3）k: int型，可选项，对角线的下标，默认为0表示的是主对角线，负数表示的是低对角，正数表示的是高对角。
（4）dtype: 数据的类型，可选项，返回的数据的数据类型
（5）order: {‘C’，‘F’}，可选项，也就是输出的数组的形式是按照C语言的行优先’C’，还是按照Fortran形式的列优先‘F’存储在内存中
案例1：
普通的用法
import numpy as np
a = np.eye(3)
print(a)
b = np.eye(4,k=1)
print(b)
c = np.eye(4,k=-1)
print(c)
d = np.eye(4,k=-3)
print(d)
结果展示：
[[1. 0. 0.]
[0. 1. 0.]
[0. 0. 1.]]
[[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 0. 0.]]
[[0. 0. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]]
[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0.]]
案例2:
深度学习中的高级用法，将数组转成one-hot形式
import numpy as np
labels = np.array([[1],[2],[0],[1]])
print("labels的大小：",labels.shape,"\n")
# 因为我们的类别是从0-2，所以这里是3个类
a=np.eye(3)[1]
print("如果对应的类别号是1，那么转成one-hot的形式",a,"\n")
a = np.eye(3)[2]
print("如果对应的类别号是2，那么转成one-hot的形式",a,"\n")
a = np.eye(3)[1,0]
print("1转成one-hot的数组的第一个数字是：",a,"\n")
# 这里和上面的结果的区别，注意!!!
a = np.eye(3)[[1,2,0,1]]
print("如果对应的类别号是1,2,0,1，那么转成one-hot的形式\n",a)
res=np.eye(3)[labels.reshape(-1)]
print("labels转成one-hot形式的结果：\n",res,"\n")
print("labels转化成one-hot后的大小：",res.shape)
结果展示：
labels的大小： (4, 1)
如果对应的类别号是1，那么转成one-hot的形式 [0. 1. 0.]
如果对应的类别号是2，那么转成one-hot的形式 [0. 0. 1.]
1转成one-hot的数组的第一个数字是： 0.0
如果对应的类别号是1,2,0,1，那么转成one-hot的形式
[[0. 1. 0.]
[0. 0. 1.]
[1. 0. 0.]
[0. 1. 0.]]
labels转成one-hot形式的结果：
[[0. 1. 0.]
[0. 0. 1.]
[1. 0. 0.]
[0. 1. 0.]]
labels转化成one-hot后的大小： (4, 3)
