Python NumPy中diag函數(shù)的使用說明
NumPy包中的內置diag函數(shù)很有意思。
假設創(chuàng)建一個1維數(shù)組a，和一個3*3數(shù)組b：
import numpy as np a = np.arange(1, 4) b = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
結果如下：
>>> a
array([1, 2, 3])
>>> b
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
使用diag函數(shù)，看一看結果：
>>> np.diag(a)
array([[1, 0, 0],
[0, 2, 0],
[0, 0, 3]])
>>> np.diag(b)
array([1, 5, 9])
可以發(fā)現(xiàn)，當 np.diag(array) 中
array是一個1維數(shù)組時，結果形成一個以一維數(shù)組為對角線元素的矩陣
array是一個二維矩陣時，結果輸出矩陣的對角線元素
補充：numpy.diag()結構及用法||參數(shù)詳解
numpy.diag(v,k=0)
以一維數(shù)組的形式返回方陣的對角線（或非對角線）元素，或將一維數(shù)組轉換成方陣（非對角線元素為0）.兩種功能角色轉變取決于輸入的v。1
更深層的見numpy.diagnal()
參數(shù)詳解：
v : array_like.
如果v是2D數(shù)組，返回k位置的對角線。
如果v是1D數(shù)組，返回一個v作為k位置對角線的2維數(shù)組。
k : int, optional
對角線的位置，大于零位于對角線上面，小于零則在下面。
示例
>>> x = np.arange(9).reshape((3,3))
>>> x
array([[0, 1, 2],
[3, 4, 5],
[6, 7, 8]])
>>> np.diag(x)
array([0, 4, 8])
>>> np.diag(x, k=1)
array([1, 5])
>>> np.diag(x, k=-1)
array([3, 7])
>>> np.diag(np.diag(x))
array([[0, 0, 0],
[0, 4, 0],
[0, 0, 8]])
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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