numpy.linalg.diagonal#

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

返回矩阵（或矩阵堆栈）x 的指定对角线。

与 numpy.diagonal 不同，此函数兼容 Array API，矩阵假定由最后两个维度定义。

参数:
x(…,M,N) 类数组

输入数组，其形状为 (…, M, N)，且其最内层的两个维度构成 MxN 矩阵。

offsetint, 可选

指定相对于主对角线的偏离对角线（off-diagonal）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

一个包含对角线的数组，其形状通过移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。

另请参阅

numpy.diagonal

示例

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

一个三维示例

>>> 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]])

通过使用 offset 参数可以获得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副对角线。

>>> 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，对角线的检索顺序因翻转函数而异。

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