Python作為一種高效的編程語言，其強大之處在于它擁有許多實用的庫。其中，NumPy就是其中之一。作為一款數(shù)據(jù)處理庫，NumPy擁有許多實用的函數(shù)和方法，其中就包括矩陣單位化。

import numpy as np
# 創(chuàng)建一個隨機矩陣
matrix = np.random.rand(3, 3)
print("原始矩陣：")
print(matrix)
# 矩陣單位化
unit_matrix = np.linalg.inv(matrix)
unit_matrix = np.dot(matrix, unit_matrix)
print("單位化后的矩陣：")
print(unit_matrix)

代碼解析：

我們首先需要通過NumPy庫創(chuàng)建一個隨機矩陣。在這里，我們利用了NumPy中的random.rand()函數(shù)，這個函數(shù)可以創(chuàng)建一個指定大小的隨機矩陣。

接著，我們用NumPy中的linalg.inv()函數(shù)生成原矩陣的逆矩陣，然后再與原矩陣做點積，就能得到單位化后的矩陣。最后，我們輸出原始矩陣和單位化后的矩陣。

矩陣單位化的一個重要作用是將矩陣的特征值和特征向量進行計算，用于PCA降維算法等。

總的來說，Python在矩陣單位化方面的實現(xiàn)非常簡單，NumPy庫的強大功能對于數(shù)據(jù)處理有著巨大的幫助。