NumPyのidentity関数で単位正方行列を作成する方法

np.identity関数は単位行列を作成する関数です。

単位行列とは、対角線の要素が1で、それ以外の要素は0で構成されている行列のことで、機械学習におけるデータエンジニアリングでよく使う重要な配列です。

同じく単位行列を作成する関数には、np.eye関数もあります。両者の違いは、np.identitiyは正方行列を作りますが、np.eyeは自由な形状を指定できるという点にあります。そのためnp.identityの方が引数が少なくシンプルです。

このページでは、np.identity関数の使い方をサンプルコードを見ながら確認していきます。

なお、np.eye関数については『numpy.eye関数で単位行列を作成する方法』で解説しています。

1. 書式

np.identity関数の書き方は次の通りです。

numpy.identity(n, dtype=None)

2. サンプルコード

それでは、np.identity関数の使い方を実際のコードで確認しましょう。使い方は基本的に引数nを渡すだけです。生成される配列のデータ型はfloat型です。

import numpy as np
np.identity(3)

array([[1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.]])

配列のデータ型を変更したい場合はオプション引数「dtype=」を使います。

以下のコードでは、int型を指定しています。

なお、dtypeの種類や指定する時の書き方等に関しては、『NumPyのdtype属性の一覧と確認・指定・変更方法』をご確認下さい。

''' dtypeの指定  '''
np.identity(5, dtype=int)

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]])

指定の通り、要素がint型（整数）になっています

3. まとめ

以上がnp.identity関数の使い方です。

• eye: 対角線の要素が1で他は0埋めの配列を生成
• diag: 配列から対角線の要素を取得