如何使用Numpy.identity()

最新推荐文章于 2024-04-19 09:08:56 发布
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分类专栏： Python基础 文章标签： Python Numpy
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44457013/article/details/88096867
本文介绍如何使用Numpy库中的identity()函数来创建一个指定大小的单位矩阵。单位矩阵是一个对角线上元素全为1，其余位置元素为0的方阵。通过设置dtype参数，可以改变矩阵中元素的数据类型。

如何使用Numpy.identity()

Numpy.identity官方定义
Numpy.identity()的document. 输入n为行数或列数，返回一个n*n的对角阵，对角线元素为1，其余为0。dtype可选，默认为float格式。若dtype设为“bool”，则返回对角线元素为True其余元素为Flase的方阵。

a = numpy.identity(3,dtype=bool)
print(a)
[[ True False False]
[False True False]
[False False True]]

使用numpy.eye创建one-hot编码
文盲青年的博客
08-06 444
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）。
numpy基本命令
xfd19971030的博客
10-18 2135
数据创建 1.常量 numpy.nan：空值 numpy.inf：正无穷大 numpy.pi：圆周率 numpy.e：自然常数 e 2.变量 Python 原生的数据类型相对较少， bool、int、float、str等。这在不需要关心数据在计算机中表示的所有方式的应用中是方便的。然而，对于科学计算，通常需要更多的控制。为了加以区分 numpy 在这些类型名称末尾都加了“_”。 numpy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例 每个内建类型都有一个唯一定义它的字符代码 日期时间： 创建时
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 1181
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 5930
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
【NumPy】深入解析numpy.identity()函数
最新发布
2402_83361138的博客
04-19 1528
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。
python numpy.identity() /np.identity()
薰珞婷紫小亭子的博客
10-11 1373
numpy.identity() /np.identity()函数 若将import numpy as np,则numpy.identity()与np.identity()是一致的。 用法： np.identity(n,dtype=None) 返回值 返回表示数组。是主对角线是1的方阵，dtype，可选参数，输出数据类型，默认是float型。 示例 >>> import numpy as np >>> np.identity(3) array([[1., 0., 0.
生成一个单位矩阵 numpy.identity()
liujingwei8610的专栏
03-10 774
期待大家提出宝贵改进建议，互相交流，收获更大。#IT研究所# [握手] #30天快速上手python数据分析#print("【执行】np.identity(3,int)")print("【执行】np.identity(3)")期待大家提出宝贵建议，互相交流，收获更大，助教：lxy。C选项：identity()只能生成行列数一致的矩阵。D选项：identity()能生成行列数不一致的矩阵。B选项：第二参数控制生成矩阵中元素的数据类型。A选项：第一参数控制生成矩阵的行列数。答案、解析、程序运行结果：见评论区。
numpy.identity()函数的功能
05-22
numpy.identity(n, dtype=None) 该函数返回一个n×n的单位矩阵，即对角线上元素为1，其余元素为0。单位矩阵是一种特殊的方阵，它在矩阵乘法中相当于数字1，即与其他矩阵相乘后不会改变它们的值。 参数： - n：int...
实验一 numpy.docx
04-02
【numpy实验】主要介绍了在Python中使用numpy库进行数组操作的基本知识。numpy是Python科学计算的核心库，提供了高效的多维数组对象以及相关的工具。 1. `import numpy as np`是导入numpy库，并将其别名为np，便于...
Numpy 生成array(包括numpy.random)，array属性
Sibyl_Lqq的笔记
07-02 1673
np.array(x,dtype=)#dtype可省略 a = np.asarray(x,dytp=np.float64) #类似numpy.array np.ones(N,dtype=np.float64)#生成长度为N的一维全一ndarray np.ones_like(a)#shape，dtype与数组a一样的 np.zeros(N,dtype=np.float64) np.zeros_lik...
Numpy axis /Numpy.ufunc.identity
yaoyutian的博客
12-06 317
轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸 https://www.cnblogs.com/rrttp/p/8028421.html 2. for the ufunc np.add, ufct.identity is 0. But for another function it may be something else. F...
菜鸟笔记-Python函数-zeros/identity/eye
2202_75971130的博客
04-02 3060
学习Python函数-zeros/identity/eye
Python之引用
qq_36594703的博客
05-11 1807
Python 中对于变量的处理与 C 语言有着很大的不同，Python 中的变量具有一个特殊的属性：identity，即“身份标识”。这种特殊的属性也在很多地方被称为“引用”。id()；is；同时还要介绍一个sys。对于列表、字典和集合这些“可变对象”，通过对变量所引用对象本身进行操作，可以只改变变量的值而不改变变量的引用；但对于数字、字符串和元组这些“不可变对象”，由于对象本身是不能够进行变值操作的，因此要想改变相应变量的值，就必须要新建对象，再把新建对象赋值给变量。
Python变量的认识理解（修订）
cnds123的专栏
05-13 2661
Python变量的认识理解： 变量（variable）是编程的基础概念，Python 的变量看似简单，深入了解却不易。 在大多数语言中，为一个值起一个名字时，把这种行为称为“给变量赋值”或“把值存储在变量中”。不过，Python与许多其它计算机语言的有所不同，它并不是把值存储在变量中，而像是把名字“贴”在值的上边（专业一点说法是将名字绑定了对象，或者说名称引用了对象——名称指向对象）。所以，有些Python程序员会说Python没有变量，只有名字，通过名字找到它代表的值。
python基础
qq_43674833的博客
06-04 605
python的对象和引用
numpy中eye和identity的区别
Gobsd的博客
02-22 8914
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。
numpy 辨异（二） —— np.identity()/np.eye()
10-25 1万+
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
python 中 常用到的 numpy 函数 整理
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1. 创建二维数组  array()   ： set = array([[1., 2, ],[3., 4.],[5., 6.],[7., 9.]]) 求 数组的 行数： >>> set.shape[0] 4 求 数组的列数： >>> set.shape[1] >>> set.shape (4, 2) >>> set.dtype dtype('float64'
矩阵等式 matrix identity（numpy仿真）
01-08 3493
∑ixTiAxi=tr(A∑ixixTi)=tr(AXXT) \sum_i x_i^TAx_i=tr(A\sum_ix_ix_i^T)=tr(AXX^T) import numpy as npdef main(): X = np.random.randn(10, 3) A = np.random.randn(3, 3) sum1 = 0 for i in range(
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