python生成单位阵或对角阵
1.identity
2.eye
3.diag（可以指定对角元素）
python创建对角阵的np.eye()函数
看下面两个例子就明白用法啦
python生成单位阵或对角阵前提：
import numpy as np
1.identity
np.identity(4)
array([[ 1., 0., 0., 0.],
[ 0., 1., 0., 0.],
[ 0., 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 0., 1.]])
2.eye
np.eye(4)
array([[1., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 1.]])
3.diag（可以指定对角元素）
np.diag([1] * 4)
Out[1]:
array([[1, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 1]])
np.diag([2] * 4)
Out[2]:
array([[2, 0, 0, 0],
[0, 2, 0, 0],
[0, 0, 2, 0],
[0, 0, 0, 2]])
有趣的地方是前两种方法元素都是浮点数，最后一种是整数，使用的时候注意区分就好
python创建对角阵的np.eye()函数最近博主在研究kalman滤波，里面初始矩阵定义需要对角阵，于是查了一些资料，发现numpy中有一个eye函数可以达到这样的目的
np.eye(N,M=None,k=0,dtype=<class 'float'>,order='C)
N表示输出的行数；
M表示输出的列数，不给默认等于N；
K默认等于0，表示主对角线，负数代表低对角，正数代表高对角；
dtype表示输出数据的类型；
order表示输出的数组的形式是按照C语言的行优先’C’，还是按照Fortran形式的列优先‘F’存储在内存中。
a = np.eye(4)
print(type(a))
print(a)
a = np.mat(a)
print(type(a))
print(a)
a = a.I
print(type(a))
print(a)
>>><class 'numpy.ndarray'>
[[1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1.]]
<class 'numpy.matrix'>
[[1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1.]]
<class 'numpy.matrix'>
[[1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1.]]
a = np.eye(4,k=1)
print(type(a))
print(a)
a = np.mat(a)
print(type(a))
print(a)
a = a.T
print(type(a))
print(a)
>>><class 'numpy.ndarray'>
[[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 0. 0.]]
<class 'numpy.matrix'>
[[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]
[0. 0. 0. 1.]
[0. 0. 0. 0.]]
<class 'numpy.matrix'>
[[0. 0. 0. 0.]
[1. 0. 0. 0.]
[0. 1. 0. 0.]
[0. 0. 1. 0.]]
动动小手，感悟一下就好啦！以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持易知道(ezd.cc)。
