在學(xué)習(xí)linear regression時(shí)經(jīng)常處理的數(shù)據(jù)一般多是矩陣或者n維向量的數(shù)據(jù)形式，所以必須對(duì)矩陣有一定的認(rèn)識(shí)基礎(chǔ)。

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numpy中創(chuàng)建單位矩陣借助identity（）函數(shù)。更為準(zhǔn)確的說(shuō)，此函數(shù)創(chuàng)建的是一個(gè)n*n的單位數(shù)組，返回值的dtype=array數(shù)據(jù)形式。其中接受的參數(shù)有兩個(gè)，第一個(gè)是n值大小，第二個(gè)為數(shù)據(jù)類(lèi)型，一般為浮點(diǎn)型。單位數(shù)組的概念與單位矩陣相同，主對(duì)角線(xiàn)元素為1，其他元素均為零，等同于單位1。而要想得到單位矩陣，只要用mat（）函數(shù)將數(shù)組轉(zhuǎn)換為矩陣即可。

>>> import numpy as np
>>> help(np.identity)
     
Help on function identity in module numpy:

identity(n, dtype=None)
  Return the identity array.
  
  The identity array is a square array with ones on
  the main diagonal.
  
  Parameters
  ----------
  n : int
    Number of rows (and columns) in `n` x `n` output.
  dtype : data-type, optional
    Data-type of the output. Defaults to ``float``.
  
  Returns
  -------
  out : ndarray
    `n` x `n` array with its main diagonal set to one,
    and all other elements 0.
  
  Examples
  --------
  >>> np.identity(3)
  array([[ 1., 0., 0.],
      [ 0., 1., 0.],
      [ 0., 0., 1.]])
>>> np.identity(5)
     
array([[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.]])
>>> A = np.mat(np.identity(5))
     
>>> A
     
matrix([[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.]])

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網(wǎng)站標(biāo)題：numpy創(chuàng)建單位矩陣和對(duì)角矩陣的實(shí)例-創(chuàng)新互聯(lián)
轉(zhuǎn)載來(lái)源：http://jinyejixie.com/article18/dieidp.html

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