nunpyp.diag()函数

nunpyp.diag()调用方法:

numpy.diag(v, k=0)

各个参数意义：
v：如果v是一个2维数组，就会返回这个二维数组中第k个对角线上值新组成的一维数组。如果v是一维数组，返回一个二维数组，其中v处于第k个对角线上。
k：(可选参数)指定对角线，0为默认值，只主对角，正整数表示在主对角线的上方，即右侧。负整数表示在主对角线的下方，即左侧。
返回值：提取的对角数组或者重新建立的对角数组。
代码如下：

import numpy as np


class Debug:
    @staticmethod
    def mainProgram():
        x = np.diag([1, 2])
        print(x)


if __name__ == "__main__":
    main = Debug()
    main.mainProgram()
"""
[[1 0]
 [0 2]]
"""

我们可以当我们输入一维数组的时候，返回一个二维对角数组，此时原一维数组的各个元素分别位于二维数组的对角线上。

import numpy as np


class Debug:
    @staticmethod
    def mainProgram():
        x = np.diag([1, 2], k=1)
        print(x)


if __name__ == "__main__":
    main = Debug()
    main.mainProgram()
"""
[[0 1 0]
 [0 0 2]
 [0 0 0]]
"""

我们可以看到，当我们设定k=1时，意为将一维数组的元素放在主对角线右侧的一个对角线上，此时返回的数组被拓展为了三维的。

import numpy as np


class Debug:
    @staticmethod
    def mainProgram():
        x = np.diag([[1, 2], [3, 4]])
        print(x)


if __name__ == "__main__":
    main = Debug()
    main.mainProgram()
"""
[1 4]
"""

我们看到，当我们输入为二维数组时，返回值为输入对角数组上的主对角线上的提取元素新组成的一维数组。

import numpy as np


class Debug:
    @staticmethod
    def mainProgram():
        x = np.diag([[1, 2], [3, 4]], k=1)
        print(x)


if __name__ == "__main__":
    main = Debug()
    main.mainProgram()
"""
[2]
"""

我们可以看到，当我们设置k=1时，提取主对角线右侧对角线上的元素，因此只得到的一个元素2。

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