numpy.linalg.diagonal#

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

返回矩阵（或矩阵堆栈）x 的指定对角线。

与 numpy.diagonal 相反，此函数与数组 API 兼容，假设矩阵由最后两个维度定义。

参数：
x(…,M,N) array_like

形状为 (…, M, N) 的输入数组，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.
返回值：
out(…,min(N,M)) ndarray

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所得对角线大小的维度来确定。返回的数组必须与 x 具有相同的数据类型。

参见

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 维的例子

>>> 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 参数获得与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])

可以使用 numpy.flipud 或 numpy.fliplr 反转元素顺序来获得反对角线。

>>> 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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