Numpy 矩阵运算 |身份()函数

Numpy 是 Python 中用于科学计算的一个非常重要的库。其中最重要的功能之一就是 Numpy 提供的矩阵运算。

在 Numpy 中，矩阵或者向量都可以用 ndarray 对象表示。在 ndarry 对象中，我们可以对其进行各种运算操作。

其中，身份(identity)函数是一个非常实用的矩阵运算函数。它创建一个正方形的单位矩阵，对角线元素均为 1，其他元素为 0。在 Numpy 中，我们可以使用 numpy.identity() 函数来创建一个身份矩阵。

以下是身份矩阵的代码示例：

import numpy as np

# 创建一个3x3的身份矩阵
identity_matrix = np.identity(3)

print(identity_matrix)

输出:

array([[1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.]])

在实际的计算中，身份矩阵通常被用于单位元素的加法单位。

除了身份矩阵，Numpy 还提供了许多其他的矩阵运算函数，例如转置矩阵、矩阵乘法等等。这些函数可以让我们更加方便地进行矩阵运算。

下面是矩阵乘法的代码示例：

import numpy as np

# 创建一个2x3的矩阵
matrix1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 创建一个3x2的矩阵
matrix2 = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# 矩阵乘法
matrix_product = np.dot(matrix1, matrix2)

print(matrix_product)

输出：

array([[22, 28],
       [49, 64]])

总之，Numpy 提供了非常强大的矩阵运算能力，能够极大地方便我们进行科学计算和数据分析。如果你是一个从事数据科学或者机器学习方面的程序员，那么 Numpy 是你必须要掌握的一个库。