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。

此函数符合 Array API 标准，与 numpy.diagonal 不同，假定矩阵由最后两个维度定义。

参数:
x(…,M,N) array_like

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

offsetint, optional

指定主对角线相对偏移量的参数，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在末尾添加一个等于所得对角线大小的维度来确定。返回的数组的数据类型必须与 x 相同。

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 3-D 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]])

可以使用 offset 参数获取主对角线附近的对角线

>>> 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 反转元素顺序来获取反斜线对角线。

>>> 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，检索对角线的顺序取决于翻转函数。

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