numpy.diagonal#
- numpy.diagonal(a, offset=0, axis1=0, axis2=1)[source]#
返回指定的对角线。
如果 a 是二维的,则返回 a 具有给定偏移量的对角线,即,形式为
a[i, i+offset]
的元素的集合。如果 a 的维度超过两个,则由 axis1 和 axis2 指定的轴用于确定返回其对角线的二维子数组。结果数组的形状可以通过移除 axis1 和 axis2 并在右侧附加一个等于结果对角线大小的索引来确定。在 1.7 之前的 NumPy 版本中,此函数始终返回一个新的、独立的数组,其中包含对角线中值的副本。
在 NumPy 1.7 和 1.8 中,它继续返回对角线的副本,但依赖此事实已被弃用。写入结果数组继续像以前一样工作,但会发出 FutureWarning。
从 NumPy 1.9 开始,它返回原始数组的只读视图。尝试写入结果数组将产生错误。
在将来的某个版本中,它将返回一个读写视图,并且写入返回的数组将更改原始数组。返回的数组将与输入数组具有相同的类型。
如果您不写入此函数返回的数组,那么您可以忽略上述所有内容。
如果您依赖于当前的行为,那么我们建议显式复制返回的数组,即,使用
np.diagonal(a).copy()
而不是仅仅使用np.diagonal(a)
。这将适用于过去和将来的 NumPy 版本。- 参数:
- aarray_like
从中获取对角线的数组。
- offsetint, 可选
对角线相对于主对角线的偏移量。可以是正数或负数。默认为主对角线 (0)。
- axis1int, 可选
用作二维子数组的第一轴,从中应获取对角线。默认为第一轴 (0)。
- axis2int, 可选
用作二维子数组的第二轴,从中应获取对角线。默认为第二轴 (1)。
- 返回值:
- 引发:
- ValueError
如果 a 的维度小于 2。
示例
>>> import numpy as np >>> a = np.arange(4).reshape(2,2) >>> a array([[0, 1], [2, 3]]) >>> a.diagonal() array([0, 3]) >>> a.diagonal(1) array([1])
一个 3D 示例
>>> a = np.arange(8).reshape(2,2,2); a array([[[0, 1], [2, 3]], [[4, 5], [6, 7]]]) >>> a.diagonal(0, # Main diagonals of two arrays created by skipping ... 0, # across the outer(left)-most axis last and ... 1) # the "middle" (row) axis first. array([[0, 6], [1, 7]])
我们刚刚获得其主对角线的子数组;请注意,每个子数组都对应于固定最右侧(列)轴,并且对角线“打包”在行中。
>>> a[:,:,0] # main diagonal is [0 6] array([[0, 2], [4, 6]]) >>> a[:,:,1] # main diagonal is [1 7] array([[1, 3], [5, 7]])
可以使用
numpy.flipud
或numpy.fliplr
反转元素顺序来获取反对角线。>>> a = np.arange(9).reshape(3, 3) >>> a array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>> np.fliplr(a).diagonal() # Horizontal flip array([2, 4, 6]) >>> np.flipud(a).diagonal() # Vertical flip array([6, 4, 2])
请注意,检索对角线的顺序根据翻转函数而有所不同。