在科学计算中,我们经常需要生成单位矩阵,即主对角线上元素全为​​1​​​的矩阵。那么如何能够生成主对角线上全为​​1​​的矩阵呢?这里我们介绍三种方法。

方法一:
​​​np.eye()​​​:返回一个对角线上是​​1​​​,其他位置上全是​​0​​​的二维矩阵。
代码如下:

import numpy as np


class Debug:
def mainProgram(self):
x1 = np.eye(2)
print(x1)


if __name__ == "__main__":
main = Debug()
main.mainProgram()
"""
result:
[[1. 0.]
[0. 1.]]
"""

我们可以看到对于一个​​2*2​​​的矩阵,对角元素全部为​​1​​​,其他位置的元素全部为​​0​​。

然而这个矩阵的用法远不仅仅于此,我们可以设置它的另一个​​k​​​参数来调整我们想要选取的对角线位置,默认值​​k​​​为​​0​​​,代表从左上方到右下方的对角线。​​k​​​为​​1​​​,​​-1​​​,​​2​​的情况如下面的代码所示:

import numpy as np


class Debug:
def mainProgram(self):
x1 = np.eye(2, k =1)
print(x1)
x2 = np.eye(2, k =-1)
print(x2)
x3 = np.eye(2, k =2)
print(x3)


if __name__ == "__main__":
main = Debug()
main.mainProgram()
"""
x1:
[[0. 1.]
[0. 0.]]
x2:
[[0. 0.]
[1. 0.]]
x3:
[[0. 0.]
[0. 0.]]

"""

我们可以看到​​k=1​​​时,选取的对角线会向右上方移动一个位置,​​k=-1​​​时,选取的对角线会向左下方移动一个位置,当​​k=2​​​时,理论上选取的对角线会向右上方移动两个位置,但是因为我们初始化的是一个​​2*2​​​的矩阵,所以当选取的对角线向右上方移动两个位置时,已经超出了我们初始化的矩阵大小,因此所有矩阵值均为​​0​​。

方法二:
​​​np.identity()​​​:返回一个对角线上是​​1​​,其他位置上全是0的二维矩阵。

import numpy as np


class Debug:
def mainProgram(self):
x = np.identity(2)
print(x)


if __name__ == "__main__":
main = Debug()
main.mainProgram()
"""
result:
[[1. 0.]
[0. 1.]]
"""

该函数与​​np.eye()​​​函数的区别在于,​​np.identity()​​​函数是​​np.eye()​​​函数的特殊形式,也就是只能够生成主对角线全部为​​1​​​的矩阵,简而言之,​​np.eye()​​​函数包含​​np.identity()​​函数。

方法三:
​​​np.diag()​​:返回一个提取的对角数组或者创建一个对角数组。

import numpy as np


class Debug:
@staticmethod
def mainProgram():
x = np.diag([1] * 2)
print(x)


if __name__ == "__main__":
main = Debug()
main.mainProgram()
"""
result:
[[1 0]
[0 1]]
"""

那么如何生成一个反对角线上全部为1的矩阵呢?请看使用numpy包生成反对角线上全为1的矩阵

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