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numpy如何取出對角線元素、計算對角線元素和np.diagonal

 更新時間:2023年06月14日 14:30:53   作者:大Py  
這篇文章主要介紹了numpy如何取出對角線元素、計算對角線元素和np.diagonal問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

numpy取出對角線元素、計算對角線元素和np.diagonal

np.diagonal(a, offset=0, axis1=0, axis2=1)

直接上例子:

1、二維數(shù)組

二維數(shù)組,重點(diǎn)理解offset參數(shù)。offset默認(rèn)0,即從位置為(0,0)的元素斜45°角指向的元素。

當(dāng)offset=1時,對角線向上移動1個位置,offset=2,移動兩個位置,以此類推。

當(dāng)offset取負(fù)值時,向下移動相應(yīng)的位置數(shù)量。

見下:

arr  =np.arange(9).reshape(3,3)
arr
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])
------------------------------------
np.diagonal(arr)
array([0, 4, 8])
------------------------------------
np.diagonal(arr,offset=1)
array([1, 5])
------------------------------------
np.diagonal(arr,offset=2)
array([2])

offset取值如下,不管數(shù)組是正方的還是長方形的,offset偏移方法是一樣的。

2、三維數(shù)組

三維數(shù)組較復(fù)雜,重點(diǎn)是axis1和axis2的理解。

先看例子:

arr = np.array([[[ 9,  5,  2,  7],
        [ 7,  2,  5,  9],
        [ 5,  2,  9, 7]],
       [[1, 0, 2, 4],
        [4, 2, 1, 0],
        [0, 4, 2, 2]]])
--------------------------------
np.diagonal(arr) # 默認(rèn)axis1 = 0,axis2 = 1
array([[9, 4],
       [5, 2],
       [2, 1],
       [7, 0]])

上一個圖:

默認(rèn)是在axis = 0,axis = 1方向上取對角數(shù)據(jù),即如下是我們在這個方向上看到的第一個3x2二維數(shù)組,后面還有三個3x2二維數(shù)組,對角線元素就是這4個二維數(shù)組的對角元素:

在舉一個例子:

np.diagonal(arr,axis1=0, axis2=2)
array([[9, 0],
       [7, 2],
       [5, 4]])

我們改在axis = 0,axis =2方向上取對角數(shù)據(jù),即如下是我們在這個方向上看到的第一個2x4二維數(shù)組,后面還有2個2x4二維數(shù)組,對角線元素就是這3個二維數(shù)組的對角元素:

選取兩個aixs可以認(rèn)為是由這兩軸確定的平面來截取數(shù)組,將數(shù)組分成相應(yīng)的二維數(shù)組。

從垂直于這個平面也就是另外一個軸來觀察數(shù)組,比如上面的例子,我們從事從軸1去看數(shù)組,取數(shù)。

生成對角矩陣 numpy.diag

給定對角線上元素,我想生成對角矩陣,在網(wǎng)上搜了一下,竟然都是numpy.diagonal。

這個函數(shù)的作用是提取給定矩陣的對角元素,當(dāng)然不是我想要的。

后來發(fā)現(xiàn)numpy.diag才是生成對角矩陣的函數(shù),所以記錄下。

import numpy as np
a=[1,2,3]
np.diag(a)
Out[4]:?
array([[1, 0, 0],
? ? ? ?[0, 2, 0],
? ? ? ?[0, 0, 3]])

總結(jié)

以上為個人經(jīng)驗(yàn),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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