NumPy包中的内置diag函数很有意思。
假设创建一个1维数组a,和一个3*3数组b:
import numpy as np
a = np.arange(1, 4)
b = np.arange(1, 10).reshape(3, 3)
结果如下:
>>> a
array([1, 2, 3])
>>> b
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
使用diag函数,看一看结果:
>>> np.diag(a)
array([[1, 0, 0],
[0, 2, 0],
[0, 0, 3]])
>>> np.diag(b)
array([1, 5, 9])
可以发现,当 np.diag(array) 中
array是一个1维数组时,结果形成一个以一维数组为对角线元素的矩阵
array是一个二维矩阵时,结果输出矩阵的对角线元素