Numpy identity() 函数

Numpy 的 identity() 函数用于生成方阵单位矩阵。单位矩阵是一种特殊的方阵，其主对角线上的元素为 1，其他所有位置的元素均为 0。该函数常用于线性代数和数值计算。

numpy.eye() 和 numpy.identity() 函数均用于生成单位矩阵。主要区别在于 numpy.identity() 函数始终生成方阵，这意味着行数和列数相同，而 numpy.eye() 函数则允许通过指定不同的行数和列数来创建方阵和非方阵。

语法

以下是 Numpy identity() 函数的语法 -

numpy.identity(n, dtype=None, like=None)

参数

以下是 Numpy identity() 函数的参数 -

• n:输出数组的行数(和列数)。结果始终为方阵。
• dtype:矩阵所需的数据类型。默认值为浮点型。
• like(可选):允许创建一个与输入对象类似的数组，但使用现有的类数组对象(例如另一个 NumPy 数组)。

返回值

该函数返回一个二维正方形 NumPy 数组，主对角线上为 1，其他位置为 0。

示例

以下是使用 Numpy identity() 函数生成单位矩阵的基本示例 -

import numpy as np
identity_matrix = np.identity(5)
print("单位矩阵:
",identity_matrix)

输出

以下是以上代码 −

单位矩阵:
[[1. 0. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 0. 1.]]

示例:在 'identity()' 中指定数据类型

与 numpy.eye() 类似，我们可以使用 dtype 参数指定矩阵的数据类型。默认情况下，矩阵元素的类型为 float，但我们可以根据需要将其更改为 int、complex 或其他数据类型。

在下面的示例中，我们通过将 dtype 参数设置为 int 来生成一个 5x5 的整数单位矩阵 -

import numpy as np
int_identity_matrix = np.identity(5, dtype=int)
print("整数单位矩阵:
", int_identity_matrix)

输出

以下是上述代码的输出 -

整数单位矩阵:
[[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]]

示例:复数单位矩阵

我们还可以使用 dtype 参数创建复数单位矩阵。这在涉及复数的应用中非常有用。

在下面的例子中，我们生成了一个 3x3 的复数单位矩阵 -

import numpy as np
complex_identity_matrix = np.identity(3, dtype=complex)
print("复数单位矩阵:
", complex_identity_matrix)

输出

以下是上述代码的输出 -

复数单位矩阵:
[[1.+0.j 0.+0.j 0.+0.j]
[0.+0.j 1.+0.j 0.+0.j]
[0.+0.j 0.+0.j 1.+0.j]]

示例:将 'n' 用作浮点值

数组中的行数必须是整数。如果我们将浮点值赋给 n，则会引发 TypeError。

在以下示例中，我们将 n 赋给了浮点值，并引发了 Error −

import numpy as np
Identity_matrix = np.identity(2.2, dtype=complex)
print("Identity Matrix:
", Identity_matrix)

输出

以下是上述代码的输出 −

Traceback (most recent call last):
  File "/home/cg/root/45463/main.py", line 2, in <module>
    Identity_matrix = np.identity(2.2, dtype=complex)
  File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/numpy/core/numeric.py", line 2187, in identity
    return eye(n, dtype=dtype, like=like)
  File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/numpy/lib/twodim_base.py", line 215, in eye
    m = zeros((N, M), dtype=dtype, order=order)
TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer

numpy_array_creation_routines.html