NumPy np.identity ()

Одной из самых практичных, но простых функций в NumPy является функция identity(). Эта функция позволяет сгенерировать массив идентификаторов простым шагом.

Давайте рассмотрим, как работает эта функция и как ее использовать.

Что такое идентификационный массив?

Прежде чем двигаться дальше, полезно уточнить, что такое массив идентификаторов.

Массив идентичности относится к квадратному массиву с единицами на главной диагонали. Проще говоря, массив идентификаторов — это массив, который содержит единицы на главной диагонали, а остальные элементы заполнены нулями.

Выше приведен пример массива идентификаторов.

Синтаксис функции NumPy identity()

Функция имеет простой синтаксис, как показано ниже:

тупой. идентичность ( n, dtype = None, *, как = None )

Параметры функции

1. n — относится к размерам выходного массива. Порядок — строки и столбцы.
2. dtype — указывает тип данных выходного массива.

Возвращаемое значение функции

Функция возвращает массив идентификаторов указанной формы, т. е. nx n.

Пример 1

Возьмем пример, показанный ниже:

# import numpy
import numpy as np
# generate square array
print(np.identity(5))

Приведенный выше код должен генерировать массив идентификаторов с пятью строками и пятью столбцами. Полученный результат выглядит следующим образом:

[[1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1.]]

Пример 2

Вы также можете указать тип данных элементов массива, чтобы они были значениями с плавающей запятой. Пример кода показан ниже:

Результирующий массив выглядит так:

[[1. 0. 0.]
[0. 1. 0.]
[0. 0. 1.]]

Заключение

Из этой статьи вы узнали, что такое массив идентификаторов. Вы также узнали, как сгенерировать массив идентификаторов формы nxn с помощью функции идентификации NumPy.