Рубрики
Без рубрики

NumPy Eye Объяснен Подробными Примерами на Python

Привет гики и добро пожаловать в сегодняшней статье мы обсудим NumPy eye(). Теперь NumPy eye() возвращает 2-d массив с 1 по диагонали и 0

Автор оригинала: Team Python Pool.

NumPy Eye Объяснен Подробными Примерами на Python

Привет гики и добро пожаловать в сегодняшней статье мы обсудим NumPy eye(). Наряду с этим мы также рассмотрим его параметр, синтаксис и несколько примеров. В общем, NumPy-это числовой модуль python, который предоставляет функцию eye. Теперь NumPy.eye() возвращает 2-d массив с 1 по диагонали и 0 в другом месте. Несколько похоже на матрицу идентичности. В этом случае диагональ может быть верхней, нижней или средней, в зависимости от значения k. Здесь k-один из параметров, которые мы рассмотрим по мере продвижения вперед в этой статье.

СИНТАКСИС NUMPY EYE

В этом разделе мы обсудим синтаксис NumPy eye()

numpy.eye(N,,, dtype=,) (as per V1.19)

Выше мы видим общий синтаксис NumPy eye(). Однако в более новой версии, которая является V1.21, есть небольшое дополнение к синтаксису, которое мы увидим далее.

numpy.eye(N,,, dtype=,, *,) (as per V1.21)

Сверху мы получаем приблизительное представление о NumPy.eye(). В следующем разделе мы рассмотрим различные параметры, присутствующие в синтаксисе.

ПАРАМЕТРЫ NUMPY EYE()

В этом разделе мы рассмотрим различные параметры, присутствующие в синтаксисе. В общем, если мы объединим 2 версии, то получим в общей сложности 6 параметров.

n: int

Этот параметр представляет количество строк в выходных данных.

m:int

Это необязательный параметр, который представляет количество столбцов в выходных данных. По умолчанию он равен количеству строк, равному N.

K:int

Это еще один необязательный параметр, который относится к индексу диагонали. Значение k определяет, будет ли диагональ верхней или нижней.

  • Для k>0: верхняя диагональ
  • k=0: главная диагональ (значение по умолчанию)
  • k<0: нижняя диагональ

DTYPE: тип данных

Необязательный параметр представляет тип данных возвращаемого массива.

ЗАКАЗ

Этот параметр заботится о том, будут ли выходные данные отсортированы по строкам-мажорам(c-тип) или по столбцам-мажорам(F-стиль).

LIKE: array_like

Новое дополнение к версии 1.21. Этот параметр позволяет создавать массивы, которые не являются массивами NumPy.

Пожалуйста, обратите внимание*- Ключевое слово like является экспериментальной функцией, но ждет одобрения.

ВОЗВРАЩАЕМЫЙ тип Numpy Eye

Ndarray формы(M, N) Массив, все элементы которого равны 0, за исключением k-й диагонали, значения которой равны 1.

ПРИМЕРЫ Numpy Eye

Теперь давайте рассмотрим некоторые примеры, чтобы лучше понять NumPy.eye()

import numpy as ppool.eye(2,)
print("matrix a=\n",a)

Выход:

matrix a=
[[1,0]
 [0,1]]

ОБЪЯСНЕНИЕ

В приведенном выше примере мы использовали eye(). Чтобы получить матрицу 2*2 со всеми недиагональными членами, равными 0. Здесь мы не определили значение K, поэтому по умолчанию оно считается 0. Вот почему мы получаем основную диагональную структуру.

Теперь давайте рассмотрим другой пример, где значение K отличается от 0.

import numpy as ppool)
print("matrix b=\n",b)

Выход:

matrix b=
[[0.,1.,0.,0.]
 [0.,0.,1.,0.]
 [0.,0.,.0,1.]
 [0.,0.,0.,0.,]]

ОБЪЯСНЕНИЕ

В приведенном выше примере мы сгенерировали матрицу 4*4 с помощью NumPy.eye(). Здесь, поскольку мы задали значение k, мы получаем верхнюю диагональную структуру. Еще один ключевой момент, который следует подчеркнуть, заключается в том, что здесь, поскольку мы не объявили тип данных, мы получаем тип данных float. Таким образом, float-это тип данных этой функции по умолчанию.

Должен Читать

  • NumPy Trace | Matrix Explorer of the Python
  • Python Null
  • Алфавит Python
  • Numpy Mean: Реализация и важность
  • ЧТО ТАКОЕ NUMPY DIFF?

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В этой статье мы рассмотрели функцию eye (). Для лучшего понимания мы рассмотрели его синтаксис, параметр, а также пару примеров. Наконец, мы можем сделать вывод, что NumPy.eye() используется для печати 2-d href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Array_data_structure”>массивы со всеми недиагональными членами, равными 0. Надеюсь, эта статья смогла развеять ваши сомнения. Если у вас есть еще какие-то сомнения, не стесняйтесь написать их ниже в разделе комментариев. Покончив с этим, почему бы не изучить numpy squeeze следующим. href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Array_data_structure”>массивы со всеми недиагональными членами, равными 0. Надеюсь, эта статья смогла развеять ваши сомнения. Если у вас есть еще какие-то сомнения, не стесняйтесь написать их ниже в разделе комментариев. Покончив с этим, почему бы не изучить numpy squeeze следующим.

Читайте ещё по теме: