Hướng dẫn how to create an identity matrix in python without numpy - cách tạo ma trận nhận dạng trong python mà không cần numpy

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

  • Đọc
  • Bàn luận
  • Xem thảo luận

    Cải thiện bài viết

    Lưu bài viết

    Đọc

    Bàn luậnIdentity Matrix is a square matrix in which all the elements of the principal or main diagonal are 1’s and all other elements are zeros. In the below image, every matrix is an Identity Matrix. 
     

    Hướng dẫn how to create an identity matrix in python without numpy - cách tạo ma trận nhận dạng trong python mà không cần numpy

    Giới thiệu về ma trận nhận dạng:Unit Matrix, of a square matrix (size = n x n) with ones on the main diagonal and zeros elsewhere. The identity matrix is denoted by “ I “. Sometimes U or E is also used to denote an Identity Matrix. 
    A property of the identity matrix is that it leaves a matrix unchanged if it is multiplied by an Identity Matrix.

    Examples:    

    Input  : 2
    Output : 1 0
             0 1
    
    Input :  4
    Output : 1 0 0 0
             0 1 0 0
             0 0 1 0
             0 0 0 1
    The explanation is simple. We need to make all
    the elements of principal or main diagonal as 
    1 and everything else as 0.

    & nbsp; Định nghĩa từ điển của ma trận nhận dạng là một ma trận vuông trong đó tất cả các yếu tố của hiệu trưởng hoặc đường chéo chính là 1 Lừa và tất cả các yếu tố khác là số không. Trong hình ảnh dưới đây, mọi ma trận là một ma trận nhận dạng. & Nbsp; & nbsp;
    The logic is simple. You need to the print 1 in those positions where row is equal to column of a matrix and make all other positions as 0. 

    Python3

    Trong đại số tuyến tính, điều này đôi khi được gọi là ma trận đơn vị, của một ma trận vuông (kích thước = n x n) với các ma trận trên đường chéo chính và các số không ở nơi khác. Ma trận danh tính được ký hiệu là của tôi. Đôi khi U hoặc E cũng được sử dụng để biểu thị ma trận nhận dạng. & NBSP; Một thuộc tính của ma trận nhận dạng là nó không thay đổi ma trận nếu nó được nhân với ma trận nhận dạng.

    Chương trình để in ma trận nhận dạng: & nbsp; logic rất đơn giản. Bạn cần in 1 ở những vị trí mà hàng bằng cột của ma trận và tạo tất cả các vị trí khác là 0. & nbsp;

    def Identity(size):

        for row in range

    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    0
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    1

    Yes
    7
    Yes
    8
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    0def0def1
    Yes
    4def3def4

    Yes
    1def6def7

    Yes
    7
    Yes
    8
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    0Identity(size):1def1
    Yes
    4def3def4

    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    3
    Yes
    8Identity(size):8

    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    3for
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    5in range
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    0
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    1____12

    Yes
    1
    Yes
    2
    Yes
    3
    Yes
    4
    Yes
    4
    Yes
    6

    Output: 

    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  

    Identity(size):9

    Yes
    4     1: O(R*C) where R and C is no of rows and column in matrix respectively

        2

    Python3

    Độ phức tạp về thời gian: O (R*C) trong đó R và C không có hàng và cột trong ma trận tương ứng

    Chương trình kiểm tra xem một ma trận vuông nhất định là ma trận nhận dạng: & nbsp;

        3

    Yes
    4     55    6

    def     8

        for row in rangefor4

    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    3for
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    5in rangefor4

    Yes
    1
    Yes
    2
    Yes
    3
    Yes
    4
    Yes
    4
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    5row 7

    Yes
    7row 9
    Yes
    4 in1in2

    Yes
    7in4 in5    6

    Yes
    1
    Yes
    2
    Yes
    3
    Yes
    4
    Yes
    4
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    5row 7

    Yes
    7row 9
    Yes
    4 in1in2

    Yes
    7in4 in5    6

    Yes
    1in8 in9
    Yes
    4
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    5row 7

    range3row 9

    Yes
    4
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    1in2

    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    21
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    22
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    1
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    14
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    1
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    14in1
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    14
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    1
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    20

    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    21
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    22
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    1
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    14
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    1
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    14
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    1
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    14in1
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    50

        in4

    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    04    6

        

    Yes
    8
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    0
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    56
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    57

    def6def7

        

    Yes
    8
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    0
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    63
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    57

    Output:

    Yes

    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    06
    Yes
    4
    1  0  0  0  0  
    0  1  0  0  0  
    0  0  1  0  0  
    0  0  0  1  0  
    0  0  0  0  1  
    08    6
    : O(N2) where N is number of rows and columns of matrix

    CácO(1)
     


    Làm thế nào để bạn tạo một ma trận nhận dạng trong Python?

    Để tạo một ma trận nhận dạng trong Python, chúng tôi sẽ sử dụng thư viện Numpy.Và bước đầu tiên sẽ là nhập nó: Numpy có rất nhiều chức năng hữu ích và đối với hoạt động này, chúng tôi sẽ sử dụng hàm nhận dạng () tạo ra một mảng vuông chứa đầy các hàm trong đường chéo và số không ở mọi nơi khác.use the numpy library. And the first step will be to import it: Numpy has a lot of useful functions, and for this operation we will use the identity() function which creates a square array filled with ones in the main diagonal and zeros everywhere else.

    Làm thế nào để bạn tạo ra một ma trận bằng không mà không bị numpy trong Python?

    Giải thích: Điều này [0]*cols) tạo ra một danh sách các số không một chiều.[0]*cols) produces a one-dimensional list of zeros.

    Bạn có thể tạo một ma trận trong Python?

    Để tạo một ma trận, chúng ta có thể sử dụng một mảng hai chiều kỳ quái.Trong giải pháp của chúng tôi, ma trận chứa ba hàng và hai cột (một cột 1 và một cột 2s).. In our solution, the matrix contains three rows and two columns (a column of 1s and a column of 2s).

    Làm thế nào để bạn tạo một ma trận trống trong Python?

    Để tạo một ma trận trống, trước tiên chúng tôi sẽ nhập NUMPY dưới dạng NP và sau đó chúng tôi sẽ sử dụng np.empty () để tạo một ma trận trống.Sau khi viết mã trên (tạo một ma trận trống bằng cách sử dụng Numpy trong Python), một khi bạn sẽ in ra Miên thì đầu ra sẽ xuất hiện dưới dạng [] [].first import NumPy as np and then we will use np. empty() for creating an empty matrix. After writing the above code (Create an empty matrix using NumPy in python), Once you will print “m” then the output will appear as a “ [ ] ”.