【Numpy学习】np.eye()和np.identity()

最新推荐文章于 2025-09-22 12:54:27 发布
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#人工智能

博客提及了np.eye()和np.identity()，这两者在信息技术领域可能与数据处理、矩阵操作等相关，是在编程中可能会用到的函数。
numpy—np.eye、np.diag与np.tile
柳杰的博客
01-15 1253
文章目录1.np.eye实例2.np.diag实例 1.np.eye numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype=<class 'float'>, order='C') 描述 返回一个二维数组，对角线上为1，其他地方为0 参数 N : int 输出的行数 M : int, optional 输出中的列数。如果为None，默认为N k : int, optional 对角线索引:0(默认)表示主对角线，正值表示上对角线，负值表示下对角线。 d : type,
python中np.eye()函数的使用
xuan971130的博客
03-23 2万+
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 单位矩阵创建 eye()函数详解
bbaaa123的博客
09-15 781
numpy 单位矩阵创建 eye()函数详解
np.eye()和np.identity()
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coder
08-06 7万+
今天在完成深度学习的相关编程作业的时候，发现代码中出现了一个关于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...
NumPy中np.eye与np.identity函数详解及深度学习应用
`np.eye()` 与 `np.identity()` 是 Python 中 NumPy 库提供的两个用于生成特殊矩阵的重要函数，广泛应用于科学计算、线性代数运算以及深度学习等场景中。尽管两者在功能上存在一定的相似性——都能生成对角元素为1的...
使用numpy.eye创建one-hot编码
文盲青年的博客
08-06 571
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）。
精选资源
关于numpy中eye和identity的区别详解
01-20
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
NumPy 矩阵求逆深度解析：`np.linalg.inv()` 与 `np.linalg.pinv()`
最新发布
weixin_42107409的博客
09-22 571
在实数域中，任何非零数aaa都有一个倒数1a1/a1/a，使得a⋅1a1a⋅1/a1。在矩阵代数中，对于一个方阵AAA，如果存在另一个方阵A−1A^{-1}A−1（称为AAA的逆矩阵），使得它们相乘的结果是单位矩阵IIIA⋅A−1A−1⋅AIA⋅A−1A−1⋅AI那么AAA就是可逆矩阵（或非奇异矩阵）。对于任意矩阵Am×nAm×n​，其伪逆AA^+A是一个n×m。
python | np.eye()函数
以秘
09-16 1万+
作用1：生成对角阵，主对角线上元素为1，其余位置均为0 import numpy as np a = np.eye(3) print(a) 结果： 如果要读取第二行，则写作：np.eye(3)[1] ，结果为：[0,1,0] 作用2：形成one-hot编码 import numpy as np x = np.array([1,2,0,1,2]) a = np.eye(3)[x] print(a) 结果： 【后记】：python一行代码可以做很多事，没有经过系统学习，遇到很多问题，.
np.identity()
weixin_30780221的博客
12-07 3448
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...
np.identity( )
Fwuyi的博客
07-04 532
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
np.eye()
我是天才很好
02-01 2656
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
numpy中eye和identity的区别
Gobsd的博客
02-22 8954
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】深入解析numpy.eye()函数
2402_83361138的博客
04-18 2588
函数作为NumPy库中的一个基础函数，为单位矩阵的生成提供了便捷的方式。单位矩阵是一种特殊的方阵，其对角线上的元素为1，其余元素为0。函数的原理是基于单位矩阵的定义来生成相应的矩阵。单位矩阵是一个n阶方阵，其对角线上的元素均为1，其余元素均为0。生成的单位矩阵可以与其他NumPy函数无缝对接，实现更复杂的矩阵操作和数据处理任务。函数通过指定矩阵的阶数（即行数或列数），来生成满足单位矩阵定义的矩阵。时，确保明确指定所需的矩阵大小，以避免生成不必要的额外行或列。函数为我们提供了一种快速生成单位矩阵的方法。
Numpy 中np.eye np.zeros np.ones
yzpfyang的博客
02-02 623
np.eye : 生成单位矩阵 np.zeros ：生成全0矩阵 np.ones：生成全1矩阵 示例代码如下： In [29]: a = np.eye(3) In [30]: a ...
python创建对角阵的np.eye()函数
十八与她的博客
09-26 2633
最近博主在研究kalman滤波，里面初始矩阵定义需要对角阵，于是查了一些资料，发现numpy中有一个eye函数可以达到这样的目的 np.eye(N,M=None,k=0,dtype=<class 'float'>,order='C) N表示输出的行数；M表示输出的列数，不给默认等于N；K默认等于0，表示主对角线，负数代表低对角，正数代表高对角；dtype表示输出数据的类型；order表示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。 看下.
numpy.eye函数
weixin_43891729的博客
09-08 859
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