NumPy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy,就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数,涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍一下NumPy中diag方法的使用。

numpy.diag

numpy.diag(v, k=0)     [source]

提取对角线或构造对角线数组。

如果使用此函数提取对角线并希望写入结果数组,请参见numpy.diagonal的更详细的文档。 返回的是副本还是视图取决于您使用的numpy版本。

参数 :

v :array_like

如果v是二维数组,则返回其第k个对角线的副本。

 如果v是一维数组,则返回一个二维数组,其中v在第k个对角线上。

kint, 可选

对角线问题。 默认值为0。对于主对角线上方的对角线,

请使用k> 0,对于主对角线下方的对角线,请使用k <0

返回值 :

out :ndarray

提取的对角线或构造对角线数组。

例子

>>> 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]])

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