numpy.linalg.diagonal#

linalg.diagonal(x, /, *, offset=0)[源代码]#

返回矩阵(或矩阵堆栈) x 的指定对角线.

此函数与 Array API 兼容,与 numpy.diagonal 相反,假定矩阵由最后两个维度定义.

参数:
x(…,M,N) array_like

具有形状 (…, M, N) 的输入数组,其最里面的两个维度形成 MxN 矩阵.

offsetint, optional

指定相对于主对角线的非对角线的偏移量,其中:

* offset = 0: the main diagonal.
* offset > 0: off-diagonal above the main diagonal.
* offset < 0: off-diagonal below the main diagonal.
返回:
out(…,min(N,M)) ndarray

包含对角线的数组,其形状由删除最后两个维度并附加一个等于结果对角线大小的维度来确定.返回的数组必须具有与 x 相同的数据类型.

参见

numpy.diagonal

示例

>>> a = np.arange(4).reshape(2, 2); a
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> np.linalg.diagonal(a)
array([0, 3])

一个3-D的例子:

>>> a = np.arange(8).reshape(2, 2, 2); a
array([[[0, 1],
        [2, 3]],
       [[4, 5],
        [6, 7]]])
>>> np.linalg.diagonal(a)
array([[0, 3],
       [4, 7]])

可以通过使用 offset 参数获得与主对角线相邻的对角线:

>>> a = np.arange(9).reshape(3, 3)
>>> a
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])
>>> np.linalg.diagonal(a, offset=1)  # First superdiagonal
array([1, 5])
>>> np.linalg.diagonal(a, offset=2)  # Second superdiagonal
array([2])
>>> np.linalg.diagonal(a, offset=-1)  # First subdiagonal
array([3, 7])
>>> np.linalg.diagonal(a, offset=-2)  # Second subdiagonal
array([6])

可以通过使用 numpy.flipud 或 numpy.fliplr 反转元素的顺序来获得反对角线.

>>> a = np.arange(9).reshape(3, 3)
>>> a
array([[0, 1, 2],
       [3, 4, 5],
       [6, 7, 8]])
>>> np.linalg.diagonal(np.fliplr(a))  # Horizontal flip
array([2, 4, 6])
>>> np.linalg.diagonal(np.flipud(a))  # Vertical flip
array([6, 4, 2])

请注意,检索对角线的顺序因翻转函数而异.

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