Matriz de identidade Numpy

A matriz de identidade Numpy é uma função que retorna uma matriz de identidade na saída, considerando os parâmetros dados a ele. Uma matriz de identidade é um tipo de matriz que tem um número real positivo como "1" em sua diagonal (principal) e todos os outros elementos nesta matriz são zero. Essas matrizes podem ser usadas para representar a equação matemática do sistema. Além disso, as matrizes de identidade podem ser usadas para encontrar o inverso das matrizes. Essa matriz é, quando multiplicada por si mesma, a matriz resultante é a mesma que a identidade. Existem muitas aplicações desta matriz que se aplicam a várias aplicações de engenharia. Numpy é a biblioteca apresentada pela plataforma Python. Esta biblioteca lida principalmente com cálculos matemáticos, operações estatísticas e matrizes e matrizes multidimensionais.

Procedimento

Seguimos um procedimento seqüencial para dar uma explicação detalhada do tópico de "Identidade Numpy" neste artigo em particular. Damos uma explicação abrangente da sintaxe da matriz de identidade Numpy. Para obter uma visão mais profunda dessa função, tentamos implementar os vários exemplos distintos relacionados à matriz de identidade Numpy. A linguagem de programação cujo script usaremos para implementar a matriz de identidade é "python".

Sintaxe

Nunca podemos implementar nenhuma função se não tivermos um conhecimento prévio dos parâmetros básicos dessa função. Da mesma forma, temos que adquirir uma boa aderência na função da matriz de identidade. A sintaxe para esta função específica pode ser descrita de duas maneiras. Ambas as maneiras são modificações uma da outra. A sintaxe básica para a função de identidade junto com seu parâmetro é discutida no seguinte:

$ np. Identidade (n)
$ np. Identidade (n, dtype)

Com base nas duas sintaxes mencionadas anteriormente para a chamada da função de identidade, há um parâmetro "n" que é comum nos dois métodos. Este parâmetro "n" deve tomar explicitamente as dimensões ou a ordem da matriz de identidade que queremos que a função retorne como sua saída. Este "n" pode ser qualquer número real positivo. Então vem outro parâmetro descrito no segundo método como "dtype". Este dtype é um parâmetro adicional e sua compulsão pode ser escolhida como opcional ou obrigatória com base em nossos requisitos. O dtype é o tipo de dados dos elementos que queremos estar na diagonal principal e outros elementos de nossa matriz de identidade. Esse tipo de dados pode ser inteiro, flutuação, dupla, string, etc.

Exemplo 1

O uso da função da matriz de identidade com a biblioteca Numpy é bastante simples. Aqui neste exemplo, usamos o primeiro método que discutimos anteriormente no artigo sob o título, “Sintaxe”. Para implementar essa função, precisamos primeiro abrir nossos compiladores Python e garantir que instalamos todos os pacotes necessários para que possamos importar as bibliotecas desses pacotes em nosso código posteriormente. Como a identidade é uma matriz indireta, lidamos com a matriz. Para declarar uma matriz, pegamos a ajuda da biblioteca "Numpy".

Temos duas opções para importar o Numpy, pois podemos simplesmente usar o Numpy como Numpy ou podemos usar um apelido para o Numpy. A prática mais comum por convenção é que usamos um prefixo em vez de chamar o próprio Numpy; portanto, “importar numpy como np”. Agora, usamos este "NP" para chamar a função da matriz de identidade. Para fazer funcionar, chamamos a função de "np. Identidade (n) ”. O "n" é o argumento de entrada para esta função e representa as dimensões para a matriz quadrada de identidade. Neste exemplo, criamos uma matriz de identidade quadrada da ordem 3 × 3, o que significa que a matriz de identidade tem três linhas e três colunas. Em seguida, tentamos mostrar a saída chamando o método de "print ()".

importar numpy como np
# declarando uma matriz de identidade da dimensão 3x3
Array = np.Identidade (3)
print ("Matriz de identidade: \ n", Array)

Acabamos de copiar o código mencionado anteriormente e a saída do código que retorna uma matriz de identidade com três colunas e três linhas. Essa matriz de identidade possui “1” em sua diagonal principal (já que este método toma o tipo de dados como flutuação por padrão) e o restante dos elementos da matriz é zero.

Exemplo 2

No exemplo anterior, implementamos um exemplo que criou uma matriz de identidade com o primeiro método descrito na “sintaxe”. O segundo exemplo usa o segundo método para a função de identidade. Para fazer isso, importamos o Numpy com o prefixo "NP". Agora, usamos esse NP como um substituto para o Numpy sempre que chamamos de qualquer função que chama Numpy com ele. Criamos uma matriz de identidade chamando a função de "np. Identidade (n, dtype) “. O n da matriz é 5, o que significa que a matriz de identidade tem cinco linhas e cinco colunas. E definimos o dtype como "flutuar", o que significa que, assim, os principais elementos diagonais da matriz de identidade são do tipo de dados float. Em seguida, exibimos a matriz com a função "print ()". Podemos copiar e executar o seguinte código Python para criar uma matriz de identidade e verificar os resultados.

importar numpy como np
# declarando uma matriz de identidade da dimensão 5x5
Array = np.Identidade (5, Dtype = Float)
print ("Matriz de identidade: \ n", Array)

A saída do segundo exemplo é uma matriz de identidade com as dimensões de cinco linhas e cinco colunas com o tipo de flutuação "1" em sua diagonal principal e os restantes elementos como zero.

Conclusão

O artigo mostra o método para implementar a função de identidade Numpy no script python. Este artigo fornece uma revisão detalhada do procedimento e a introdução das funções de identidade Numpy. Para obter uma boa experiência prática, dois exemplos são implementados usando os dois métodos diferentes da declaração de uma função da matriz de identidade. Temos boa esperança de que este artigo ajude seus leitores da melhor maneira possível.