本篇内容介绍了“python生成单位阵或对角阵的三种方式是什么”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
python生成单位阵或对角阵
前提:
import numpy as np
1.identity
np.identity(4)array([[ 1., 0., 0., 0.], [ 0., 1., 0., 0.], [ 0., 0., 1., 0.], [ 0., 0., 0., 1.]])
2.eye
np.eye(4)array([[1., 0., 0., 0.], [0., 1., 0., 0.], [0., 0., 1., 0.], [0., 0., 0., 1.]])
3.diag(可以指定对角元素)
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]])
有趣的地方是前两种方法元素都是浮点数,最后一种是整数,使用的时候注意区分就好
python创建对角阵的np.eye()函数
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。
看下面两个例子就明白用法啦
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.]]
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