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本篇內(nèi)容介紹了“python生成單位陣或?qū)顷嚨娜N方式是什么”的有關(guān)知識(shí),在實(shí)際案例的操作過程中,不少人都會(huì)遇到這樣的困境,接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!
前提:
import numpy as np
np.identity(4) array([[ 1., 0., 0., 0.], [ 0., 1., 0., 0.], [ 0., 0., 1., 0.], [ 0., 0., 0., 1.]])
np.eye(4) array([[1., 0., 0., 0.], [0., 1., 0., 0.], [0., 0., 1., 0.], [0., 0., 0., 1.]])
np.diag([1] * 4) Out[1]: array([[1, 0, 0, 0], [0, 1, 0, 0], [0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]]) np.diag([2] * 4) Out[2]: array([[2, 0, 0, 0], [0, 2, 0, 0], [0, 0, 2, 0], [0, 0, 0, 2]])
有趣的地方是前兩種方法元素都是浮點(diǎn)數(shù),最后一種是整數(shù),使用的時(shí)候注意區(qū)分就好
最近博主在研究kalman濾波,里面初始矩陣定義需要對(duì)角陣,于是查了一些資料,發(fā)現(xiàn)numpy中有一個(gè)eye函數(shù)可以達(dá)到這樣的目的
np.eye(N,M=None,k=0,dtype=<class 'float'>,order='C)
N
表示輸出的行數(shù);
M
表示輸出的列數(shù),不給默認(rèn)等于N;
K
默認(rèn)等于0,表示主對(duì)角線,負(fù)數(shù)代表低對(duì)角,正數(shù)代表高對(duì)角;
dtype
表示輸出數(shù)據(jù)的類型;
order
表示輸出的數(shù)組的形式是按照C語(yǔ)言的行優(yōu)先’C’,還是按照Fortran形式的列優(yōu)先‘F’存儲(chǔ)在內(nèi)存中。
a = np.eye(4) print(type(a)) print(a) a = np.mat(a) print(type(a)) print(a) a = a.I print(type(a)) print(a) >>><class 'numpy.ndarray'> [[1. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0.] [0. 0. 1. 0.] [0. 0. 0. 1.]] <class 'numpy.matrix'> [[1. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0.] [0. 0. 1. 0.] [0. 0. 0. 1.]] <class 'numpy.matrix'> [[1. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0.] [0. 0. 1. 0.] [0. 0. 0. 1.]]
a = np.eye(4,k=1) print(type(a)) print(a) a = np.mat(a) print(type(a)) print(a) a = a.T print(type(a)) print(a) >>><class 'numpy.ndarray'> [[0. 1. 0. 0.] [0. 0. 1. 0.] [0. 0. 0. 1.] [0. 0. 0. 0.]] <class 'numpy.matrix'> [[0. 1. 0. 0.] [0. 0. 1. 0.] [0. 0. 0. 1.] [0. 0. 0. 0.]] <class 'numpy.matrix'> [[0. 0. 0. 0.] [1. 0. 0. 0.] [0. 1. 0. 0.] [0. 0. 1. 0.]]
“python生成單位陣或?qū)顷嚨娜N方式是什么”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注億速云網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章!
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