numpy包中的內建diag函式很有意思。
import numpy as np
a = np.arange(1, 4)
b = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
結果如下：
>>> a
arr程式設計客棧ay([1, 2, 3])
>>> b
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
使用diag函式，看一看結果：
>>> np.diag(a)
array([[1程式設計客棧, 0, 0],
[0, 2, 0],
[0, 0, 3]])
>>> np.diag(b)
array([1, 5, 9])
可以發現，當np.diag(array)中
array是乙個1維陣列時，結果形成乙個以一維數程式設計客棧組為對角線元素的矩陣
array是乙個二維矩陣時，結果輸出矩陣的對角程式設計客棧線元素
補充：numpy.diag()結構及用法||引數詳解
numpy.diag(v,k=0)
官方文件
以一維陣列的形式返回方陣的對角線（或非對角線）元素，或將一維陣列轉換成方陣（非對角線元素為0）.兩種功能角色轉變取決於輸入的v。1
更深層的見numpy.diagnal()
v : array_like.
如果v是2d陣列，返回k位置的對角線。
如果v是1d陣列，返回乙個v作為k位置對角線的2維陣列。
k : int, optional
對角線的位置，大於零位於對角線上面，小於零則在下面。
>>> 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.d程式設計客棧iag(x))
array([[0, 0, 0],
[0, 4, 0],
[0, 0, 8]])
本文標題: python numpy中diag函式的使用說明
本文位址:
python numpy中nonzero 的用法
當使用布林陣列直接作為下標物件或者元組下標物件中有布林陣列時，都相當於用nonzero 將布林陣列轉換成一組整數陣列，然後使用整數陣列進行下標運算。nonzeros a 返回陣列a中值不為零的元素的下標，它的返回值是乙個長度為a.ndim 陣列a的軸數 的元組，元組的每個元素都是乙個整數陣列，其值為...
python numpy中nonzero 的用法
當使用布林陣列直接作為下標物件或者元組下標物件中有布林陣列時，都相當於用nonzero 將布林陣列轉換成一組整數陣列，然後使用整數陣列進行下標運算。nonzeros a 返回陣列a中值不為零的元素的下標，它的返回值是乙個長度為a.ndim 陣列a的軸數 的元組，元組的每個元素都是乙個整數陣列，其值為...
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當使用布林陣列直接作為下標物件或者元組下標物件中有布林陣列時，都相當於用nonzero 將布林陣列轉換成一組整數陣列，然後使用整數陣列進行下標運算。nonzeros a 返回陣列a中值不為零的元素的下標，它的返回值是乙個長度為a.ndim 陣列a的軸數 的元組，元組的每個元素都是乙個整數陣列，其值為...