Функция numpy.identity() в Python - возвращает массив идентификаторов

Функция identity() определена в библиотеке Numpy, которую можно импортировать как import numpy. Мы можем создавать многомерные массивы и получать другую математическую статистику с помощью NumPy. В сегодняшней статье давайте посмотрим, что такое идентификационный массив или матрица и как его создать.

Содержание

Что такое функция np.identity() в Python?
Синтаксис
Параметры
Возвращаемое значение
Пример программы с NumPy.identity() в Python
Объяснение

Что такое функция np.identity() в Python?

numpy.identity() в Python — это библиотечная функция numpy, которая возвращает массив идентификаторов, количество строк(и столбцов) в выводе nxn. Массив идентификаторов представляет собой квадратный массив с единицами на главной диагонали.

Синтаксис

numpy.identity(N,  dtype=<class 'float'>)

1	numpy.identity(N, dtype=<class 'float'>)

Параметры

N: представляет количество строк или столбцов в двумерном массиве.
dtype: обозначает тип данных возвращаемого массива. Он необязателен, и по умолчанию это число с плавающей запятой.

Возвращаемое значение

Метод numpy.identity() возвращает двумерный массив фигур N x N, то есть матрицу, в которой все элементы равны нулю, кроме главной диагонали, значения которой равны единице.

Пример программы с NumPy.identity() в Python

Напишем программу на Python, чтобы показать работу метода NumPy.identity().

import numpy as np

# 2x2 matrix with 1's on main diagnol
a = np.identity(2, dtype=float)
print("Matrix a : \n", a)
# 3x3 matrix with 1's on main diagonal
b = np.identity(3)
print("\nMatrix b : \n", b)
# 3x3 matrix with 1's on main diagonal with string datatype
c = np.identity(3, dtype=str)
print("\nMatrix c : \n", c)
# 3x3 matrix with 1's on main diagonal with int datatype
d = np.identity(3, dtype=int)
print("\nMatrix d : \n", d)

import numpy as np

# 2x2 matrix with 1's on main diagnol

a = np.identity(2, dtype=float)

print("Matrix a : \n", a)

# 3x3 matrix with 1's on main diagonal

b = np.identity(3)

print("\nMatrix b : \n", b)

# 3x3 matrix with 1's on main diagonal with string datatype

c = np.identity(3, dtype=str)

print("\nMatrix c : \n", c)

# 3x3 matrix with 1's on main diagonal with int datatype

d = np.identity(3, dtype=int)

print("\nMatrix d : \n", d)

Выход

Matrix a :
 [[1. 0.]
 [0. 1.]]

Matrix b :
 [[1. 0. 0.]
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]]

Matrix c :
 [['1' '' '']
 ['' '1' '']
 ['' '' '1']]

Matrix d :
 [[1 0 0]
 [0 1 0]
 [0 0 1]]

Matrix a :

[[1. 0.]

[0. 1.]]

Matrix b :

[[1. 0. 0.]

[0. 1. 0.]

[0. 0. 1.]]

Matrix c :

[['1' '' '']

['' '1' '']

['' '' '1']]

Matrix d :

[[1 0 0]

[0 1 0]

[0 0 1]]

Объяснение

В 1-й функции количество строк и столбцов было 2. Итак, отображалась матрица 2 X 2, имеющая главную диагональ со значением 1 с возвращаемым типом как число с плавающей запятой. Здесь были возвращены значения с плавающей запятой, поскольку функция идентификации по умолчанию имеет возвращаемый тип с плавающей запятой.
Во 2-й функции количество строк было 3, а столбца было 3. Таким образом, отображалась матрица 3 X 3, имеющая главную диагональ 1 с типом возвращаемого значения как число с плавающей запятой.
Число строк третьей функции было 3, а количество столбцов — 3, поэтому отображалась матрица 3 X 3, главная диагональ которой равна 1, а возвращаемый тип — строка. А другие значения были инициализированы пустыми символами, которые отображают значения, равные нулю.
В 4-й функции количество строк было 3, а столбца было 3. Итак, отображалась матрица 3 X 3, имеющая главную диагональ 1 с возвращаемым типом int.