Python NumPy中的diag函数

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) 

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



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转载自blog.csdn.net/qq_35277038/article/details/80766746