在 Numpy 中返回恒等数组并更改输出的数据类型
numpyserver side programmingprogramming更新于 2025/9/25 23:52:17
要返回恒等数组，请使用 Python Numpy 中的 numpy.identity() 方法。恒等数组是一个方阵，主对角线上元素为 1。1s 参数表示 n x n 输出的行数(和列数)。"dtype"参数用于返回输出的数据类型。
该函数返回一个 n x n 数组，其主对角线元素设置为 1，其他所有元素均为 0。like 参数是一个引用对象，用于创建非 NumPy 数组。如果传入的类似数组支持 __array_function__ 协议，则结果将由该协议定义。在这种情况下，它确保创建的数组对象与通过此参数传入的对象兼容。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
创建一个二维数组。要返回身份数组，请使用 Python Numpy 中的 numpy.identity() 方法。"dtype"参数用于返回输出的数据类型。 −
arr = np.identity(4, dtype = int)
显示数组 −
print("数组...
", arr)
获取数组的类型 −
print("
数组类型...
", arr.dtype)
获取数组的形状 −
print("
数组形状...
", arr.shape)
获取数组的维度 −
print("
数组维度...
",arr.ndim)
获取数组中的元素数量 −
print("
数组(元素数量)...
",arr.size)
示例
import numpy as np
# 创建二维数组
# 要返回恒等数组，请使用 Python Numpy 中的 numpy.identity() 方法
# 恒等数组是一个方阵，主对角线上为 1。
# 1s 参数表示 n x n 输出的行数(和列数)。
# "dtype" 参数用于返回输出的数据类型。
arr = np.identity(4, dtype = int)
# 显示数组
print("数组...
", arr)
# 获取数组的类型
print("
数组类型...
", arr.dtype)
# 获取数组的形状
print("
数组形状...
", arr.shape)
# 获取数组的维度
print("
数组维度...
",arr.ndim)
# 获取数组元素的数量
print("
数组(元素数量)...
",arr.size)
输出
数组... [[1 0 0 0] [0 1 0 0] [0 0 1 0] [0 0 0 1]] 数组类型... int64 数组形状... (4, 4) 数组维度... 2 数组(元素数量)... 16
