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在学习linear regression时经常处理的数据一般多是矩阵或者n维向量的数据形式,所以必须对矩阵有一定的认识基础。
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>>> import numpy as np >>> help(np.identity) Help on function identity in module numpy: identity(n, dtype=None) Return the identity array. The identity array is a square array with ones on the main diagonal. Parameters ---------- n : int Number of rows (and columns) in `n` x `n` output. dtype : data-type, optional Data-type of the output. Defaults to ``float``. Returns ------- out : ndarray `n` x `n` array with its main diagonal set to one, and all other elements 0. Examples -------- >>> np.identity(3) array([[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 0.], [ 0., 0., 1.]]) >>> np.identity(5) array([[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.]]) >>> A = np.mat(np.identity(5)) >>> A matrix([[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.]])
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