numpy如何取出對角線元素、計算對角線元素和np.diagonal
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，重點理解offset參數(shù)。offset默認0，即從位置為（0,0）的元素斜45°角指向的元素。
當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offset取負值時，向下移動相應的位置數(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)組較復雜，重點是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axis1 = 0，axis2 = 1
array([[9, 4],
[5, 2],
[2, 1],
[7, 0]])上一個圖：
默認是在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
以上為個人經(jīng)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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