怎么生成对角矩阵numpy.diag
发表于:2026-11-01 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年11月01日,本文小编为大家详细介绍"怎么生成对角矩阵numpy.diag",内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇"怎么生成对角矩阵numpy.diag"文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一
千家信息网最后更新 2026年11月01日怎么生成对角矩阵numpy.diag
本文小编为大家详细介绍"怎么生成对角矩阵numpy.diag",内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇"怎么生成对角矩阵numpy.diag"文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一起来学习新知识吧。
生成对角矩阵 numpy.diag
给定对角线上元素,我想生成对角矩阵,在网上搜了一下,竟然都是numpy.diagonal。
这个函数的作用是提取给定矩阵的对角元素,当然不是我想要的。
后来发现numpy.diag才是生成对角矩阵的函数,所以写此文章记录之。
import numpy as npa=[1,2,3]np.diag(a)Out[4]: array([[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]])
numpy.diag()结构及用法||参数
numpy.diag(v,k=0)
官方文档
以一维数组的形式返回方阵的对角线(或非对角线)元素,或将一维数组转换成方阵(非对角线元素为0).两种功能角色转变取决于输入的v。1
更深层的见numpy.diagnal()
参数详解
1.v:array_like.
如果v是2D数组,返回k位置的对角线。
如果v是1D数组,返回一个v作为k位置对角线的2维数组。
2.k:int, optional
对角线的位置,大于零位于对角线上面,小于零则在下面。
示例
>>> x = np.arange(9).reshape((3,3))>>> xarray([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) >>> np.diag(x)array([0, 4, 8])>>> np.diag(x, k=1)array([1, 5])>>> np.diag(x, k=-1)array([3, 7])>>> np.diag(np.diag(x))array([[0, 0, 0], [0, 4, 0], [0, 0, 8]])
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