numpy 辨异（二） —— np.identity()/np.eye()

最新推荐文章于 2024-08-06 17:35:04 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lanchunhui/article/details/52928517
本文介绍了使用NumPy创建单位矩阵的两种方法：np.identity()和np.eye()。np.identity()仅能创建标准单位矩阵，而np.eye()则提供更灵活的配置选项，如指定矩阵的行数、列数及对角线位置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import numpy as np;

  • 两者在创建单位矩阵上，并无区别，两者的区别主要在接口上；

  • np.identity(n, dtype=None)：只能获取方阵，也即标准意义的单位阵；

  • np.eye(N, M=None, k=0, dtype=<type ‘float’>)；

    • N : int，Number of rows in the output.（行数，必选）

    • M : int, optional，Number of columns in the output. If None, defaults to N.（）

    • k : int, optional，Index of the diagonal: 0 (the default) refers to the main diagonal,
      • a positive value refers to an upper diagonal,
      • and a negative value to a lower diagonal.
PyTorch笔记 - R-Drop、Conv2d、3x3+1x1+identity算子融合
AGI
07-19 1252
Point-wise Convolution：1x1卷积，不考虑周围点，只考虑点自身，channel mix，通道加权组合，类似MLP，不考虑局部关联性、平移不变形。Dropout在训练和推理时，存在不一致的问题，Dropout本质是集成学习(Ensemble Learning)，推理使用与训练近似的方式，只保证期望相同。R-Dropout将每个子模型的KL散度最小，普遍有效，微调任务改进，每个训练样本输入2次，最小化双向KL散度。提升BatchSize，再切分成2份，可以降低训练成本，测试成本没有差异。
numpy 辨异（二） —— np identity /np eye
hftytf的博客
02-19 193
numpy 辨异（二） —— np identity /np eye
np.eye()和np.identity()
qbm123456789的博客
06-01 1307
np.eye()的函数，这个函数的用法非常的简单，但是在预制的代码中，这个函数的用法并非单单制造一个对角矩阵，而是通过其来将一个label数组，大小为(1,m)或者(m,1)的数组，转化成one-hot数组。例如他可以将类别总数为6的labels=[1,2,3,0,1,1]的数组转化成数组[[0,1,0,0,0,0],[0,0,1,0,0,0],[0,0,0,1,0,0],[0,0,0,0,0,0],[0,1,0,0,0,0],[0,1,0,0,0,0]]这就是所谓的one-hot的形式。 一、np.eye
python用identify函数用于显示动物的种类_Python numpy.identity() 使用实例
weixin_39607423的博客
12-11 1178
The following are code examples for showing how to use . They are extracted from open source Python projects. You can vote up the examples you like or vote down the exmaples you don’t like. You can al...
numpy中的identity函数
斯钦的博客
01-04 5916
identity函数用于一个n*n的单位矩阵(主对角线元素全为1，其余全为0的矩阵)。 np.identity(n, dtype=float） # n:单位矩阵的边长 # dtype:可选参数,返回的数组内数据的数据类型,默认是float >>> import numpy as np >>> np.identity(3) array([[1., 0., 0.], [0., 1., 0.], [0., 0., 1.]]) >>&gt
np.identity( )
Fwuyi的博客
07-04 511
np.identity(n,dtype=None)identity输出行数和列数都是n的矩阵,其中矩阵主对角线为1，其余地方为0dtype：表示的是输出的类型，默认是float
使用numpy.eye创建one-hot编码
文盲青年的博客
08-06 434
np.eye 是 NumPy 中的一个函数，用于创建一个二维数组，其中对角线上为1，其余元素为0。1、np.eye(6) 创建了一个 6x6 的单位矩阵（对角矩阵），其中对角线上的元素为 1，其余元素为 0。故独热编码函数：C为类别数，Y为原始二维矩阵如：[ [0 0 0 5 1 0 3 1 5 1 5 1 ] ]k：对角线的索引（可选，默认为0，即主对角线，k>0 为上对角线，k<0 为下对角线）。dtype：数组的数据类型（可选，默认为 float）。M：生成的矩阵的列数（可选，默认为 N）。
python中np.eye()函数的使用
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numpy.eye(N,M=None, k=0, dtype=<type ‘float’>) 关注第一个第三个参数就行了 第一个参数：输出方阵（行数=列数）的规模，即行数或列数 第三个参数：默认情况下输出的是对角线全“1”，其余全“0”的方阵，如果k为正整数，则在右上方第k条对角线全“1”其余全“0”，k为负整数则在左下方第k条对角线全“1”其余全“0”。 原文链接：https://blog.csdn.net/chixujohnny/article/details/51011931 >&g
numpy-试题-最新版.docx
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`np.sqrt()` 是计算平方根的函数，`np.identity()` 用于生成单位矩阵。 2. 已知 `c=np.arange(24).reshape(3,4,2)`，`c.sum(axis=0)` 执行后，沿着轴 0（即第一轴）进行求和，结果为数组的列和，得到的是 `(列 0，...
关于numpy中eye和identity的区别详解
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两个函数的原型为： np.identity(n, dtype=None) ...以上这篇关于numpy中eye和identity的区别详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:基于P
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np.identity()
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二、np.identity()这个函数和之前的区别在于，这个只能创建方阵，也就是N=M 函数的原型：np.identity(n,dtype=None) 参数：n，int型表示的是输出的矩阵的行数和列数都是n dtype：表示的是输出的类型，默认是float 返回的是nxn的主对角线为1，其余地方为0的数组 案例： import numpy as np a=np.identity(3)p...
numpy中eye和identity的区别
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两个函数的原型为： np.identity(n, dtype=None) np.eye(N, M=None, k=0, dtype=)； np.identity只能创建方形矩阵 np.eye可以创建矩形矩阵，且k值可以调节值为1的对角线的位置，0居中，1向上偏离1，2偏离2，以此类推，-1向下偏离。值绝对值过大就偏离出去了，整个矩阵就全是0了。
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10_5_ResNet,DenseNet&ResNet实战 ResNet深度残差网络 当堆叠更深的网络结构的时候，网络的性能并没有得到提升。每次计算梯度时δEδwij−>δk\frac{\delta E}{\delta w_{ij}}->\delta_kδwij​δE​−>δk​，δk\delta_kδk​算子是通过上一层算出来的，会渐渐产生误差的积累，也就会造成梯度离散（更多）和梯度爆炸的情况。也就是说前面的层数可以很好地更新，因为grad信息还算比较有效的；然后到最开始的几层后
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参考的网址： https://blog.csdn.net/hu_guan_jie/article/details/78495297 程序没有改动，添加了图 1. 下面程序的功能是，做5次循环，每次循环给x加1，赋值给y，然后打印出来，所以我们预期达到的效果是输出2，3，4，5，6。 import tensorflow as tf #下面程序的功能是，做5次循环，每次循环给x加1，赋值给y，然后打...
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np.eye()的函数，除了生成对角阵外，还可以将一个label数组，大小为(1,m)或者(m,1)的数组，转化成one-hot数组。 例如它可以将类别总数为6的labels=[1,2,3,0,1,1]的数组转化成数组[[0,1,0,0,0,0],[0,0,1,0,0,0],[0,0,0,1,0,0],[0,0,0,0,0,0],[0,1,0,0,0,0],[0,1,0,0,0,0]]这就是所谓的one-hot的形式。 一、np.eye() 1. 函数的原型：numpy.eye(N,M=None,k=0
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多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。我坚信知识的力量，希望通过我的分享，能够帮助更多的人掌握这些技术，并在实际项目中发挥作用。函数返回的是一个NumPy数组，因此在与其他类型的数据进行交互时，可能需要进行类型转换。在实现过程中，NumPy会利用高效的内存分配和数组操作机制来确保生成的单位矩阵具有优良的性能和稳定性。因此，我们应该保持对NumPy库的关注和学习，以便及时了解和掌握最新的功能和最佳实践。函数的主要功能是生成一个指定大小的单位矩阵。
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<think>好的，我现在需要帮助用户了解NumPy中的np.eye函数的用法以及解决相关问题。首先，我要回忆一下np.eye的基本功能。np.eye用于生成一个二维数组，对角线上的元素为1，其他位置为0，类似于单位矩阵。不过它还可以通过参数调整对角线的位置，比如k参数可以控制对角线的偏移。 接下来，我需要考虑用户可能的实际应用场景。比如，在机器学习中，np.eye常用于创建one-hot编码，这在分类任务中非常常见。另外，线性代数中生成单位矩阵或者构造特定的对角矩阵也是常见用途。用户可能还希望了解如何调整对角线的位置，或者生成非方阵的情况。 然后，我需要参考用户提供的引用内容。虽然用户给出的引用主要涉及TensorFlow的tf.function、熵的公式以及项目结构，但可能与当前问题关联不大。不过，用户提到需要参考之前的回答，之前的回答是关于np.swapaxes函数的，所以可能需要保持类似的详细结构，比如核心功能、语法、示例、应用场景、注意事项等。 用户的问题是关于np.eye的用法或相关问题，所以需要覆盖基本用法、参数说明、示例代码以及常见问题。比如，如何生成不同大小的矩阵，如何偏移对角线，如何处理非方阵，以及如何将np.eye用于实际应用如one-hot编码。 同时，需要注意用户可能存在的误区，比如np.eye和np.identity的区别，或者与np.diag的不同之处。此外，内存效率也是一个考虑点，特别是当生成非常大的矩阵时，np.eye可能更高效，因为它是专门优化过的函数。 还要考虑到用户可能需要的高级用法，比如结合其他NumPy函数进行操作，或者如何利用np.eye进行矩阵运算，例如构造掩码或进行矩阵乘法。此外，数据类型（dtype）的参数也是一个重要点，用户可能需要指定不同的数据类型以节省内存或满足计算需求。 最后，生成相关问题时要确保覆盖用户可能进一步探索的方向，比如性能优化、与其他函数的对比、应用场景的扩展等。确保问题能够引导用户深入理解np.eye的不同方面，并解决他们在实际项目中可能遇到的问题。</think>### NumPy `np.eye()` 函数详解与实战应用 --- #### 一、核心功能 `np.eye()` 用于生成**对角矩阵**（主对角线为1，其余为0），支持灵活调整矩阵形状、对角线偏移及数据类型。其核心应用包括： - 构造单位矩阵（如线性代数中的恒等变换） - 生成one-hot编码（机器学习分类任务） - 创建掩码或索引模板[^1] --- #### 二、语法与参数 ```python numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=float, order='C') ``` - **`N`**: 行数（必须） - **`M`**: 列数（默认为`N`，生成方阵） - **`k`**: 对角线偏移（`k>0`向上偏移，`k<0`向下偏移） - **`dtype`**: 数据类型（如`int`、`bool`） - **`order`**: 内存布局（`'C'`行优先或`'F'`列优先） --- #### 三、基础示例 ##### 1. 标准单位矩阵 ```python import numpy as np # 生成3x3单位矩阵 identity_matrix = np.eye(3) print(identity_matrix) ``` 输出： ``` [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]] ``` ##### 2. 非方阵与对角线偏移 ```python # 生成5行4列矩阵，主对角线向上偏移1位（k=1） matrix = np.eye(N=5, M=4, k=1, dtype=int) print(matrix) ``` 输出： ``` [[0 1 0 0] [0 0 1 0] [0 0 0 1] [0 0 0 0] [0 0 0 0]] ``` ##### 3. 布尔类型掩码 ```python # 生成4x4布尔掩码，主对角线为True mask = np.eye(4, dtype=bool) print(mask) ``` 输出： ``` [[ True False False False] [False True False False] [False False True False] [False False False True]] ``` --- #### 四、典型应用场景 ##### 1. 机器学习中的One-hot编码 ```python labels = [2, 0, 1, 3] # 类别标签 num_classes = 4 # 生成one-hot编码矩阵 one_hot = np.eye(num_classes)[labels] print(one_hot) ``` 输出： ``` [[0. 0. 1. 0.] [1. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0.] [0. 0. 0. 1.]] ``` ##### 2. 线性代数中的恒等变换 ```python A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) I = np.eye(2) # 生成2x2单位矩阵 result = A @ I # 矩阵乘法保持原矩阵不变 print(result) ``` 输出： ``` [[1. 2.] [3. 4.]] ``` ##### 3. 图像处理中的滤波核 ```python # 创建5x5对角滤波器（锐化效果） kernel = np.eye(5) * 2 - np.ones((5,5)) * 0.1 ``` --- #### 五、注意事项 1. **性能优化** - 相比`np.identity()`，`np.eye()`支持非方阵和偏移，但两者在生成方阵时等价 - 使用`dtype=np.bool_`可节省内存（如生成掩码） 2. **与`np.diag()`的区别** ```python np.diag([1,1,1]) # 通过一维数组生成对角矩阵 np.eye(3) # 直接生成单位矩阵 ``` 3. **动态形状调整** 结合`np.zeros()`实现更复杂的模式： ```python def custom_diag(shape, offset): arr = np.zeros(shape) np.fill_diagonal(arr[:, offset:], 1) return arr ``` --- #### 六、进阶技巧 ##### 1. 批量生成one-hot编码 ```python batch_labels = np.array([[2], [0], [1]]) one_hot_batch = np.eye(4)[batch_labels.reshape(-1)] print(one_hot_batch[:, 0, :]) ``` ##### 2. 结合掩码提取对角线元素 ```python data = np.random.rand(5,5) diagonal_mask = np.eye(5, dtype=bool) diagonal_values = data[diagonal_mask] # 提取主对角线元素 ``` ##### 3. 生成带状矩阵 ```python # 生成7x7矩阵，主对角线及其上下各1条对角线为1 band_matrix = np.eye(7, k=-1) + np.eye(7) + np.eye(7, k=1) ``` --- ### 总结 `np.eye()` 的核心价值在于**高效生成对角模式矩阵**，适用于： 1. 数学运算中的恒等变换 2. 数据预处理中的编码转换 3. 算法实现中的模板构建 通过调整参数，可快速适应不同维度和场景需求[^1]。 --- **相关问题** 1. 如何用 `np.eye()` 实现三维张量的批量one-hot编码？ 2. `np.eye()` 与 `torch.eye()` 在功能上有哪些异同？ 3. 在图像卷积中，如何利用对角矩阵设计特殊效果的滤波器？
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