numpy.diagonal#

numpy.diagonal(a, offset=0, axis1=0, axis2=1)[源代码]#

返回指定的对角线.

如果 a 是二维的,返回 a 的指定偏移的对角线,即形式为 a[i, i+offset] 的元素集合.如果 a 有多于两个维度,那么由 axis1 和 axis2 指定的轴用于确定其对角线被返回的二维子数组.结果数组的形状可以通过移除 axis1 和 axis2 并在右边附加一个等于结果对角线大小的索引来确定.

在 NumPy 1.7 之前的版本中,此函数总是返回一个包含对角线值副本的新独立数组.

在 NumPy 1.7 和 1.8 中,它继续返回对角线的副本,但根据这一事实的做法已被弃用.写入结果数组的工作方式与以往相同,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.

在未来的某些版本中,它将返回一个读/写视图,并且写入返回的数组将改变原始数组.返回的数组将与输入数组具有相同的类型.

如果你不写入这个函数返回的数组,那么你可以忽略上述所有内容.

如果你依赖当前的行为,那么我们建议显式地复制返回的数组,即使用 np.diagonal(a).copy() 而不是仅仅 np.diagonal(a).这将适用于NumPy的过去和未来版本.

参数:
aarray_like

从中提取对角线的数组.

offsetint, 可选

对角线相对于主对角线的偏移量.可以是正的或负的.默认为主对角线（0）.

axis1int, 可选

要作为从其中提取对角线的2-D子数组的第一个轴使用的轴.默认为第一个轴（0）.

axis2int, 可选

要作为 2-D 子数组的第二个轴使用的轴,从中提取对角线.默认为第二个轴 (1).

返回:
array_of_diagonalsndarray

如果 a 是二维的,那么将返回一个包含对角线的1维数组,并且该数组的类型与 a 相同,除非 a 是一个 矩阵,在这种情况下,为了保持向后兼容性,将返回一个1维数组而不是（二维）`矩阵`.

如果 a.ndim > 2,那么由 axis1 和 axis2 指定的维度将被移除,并在末尾插入一个新的轴以对应对角线.

引发:
ValueError

如果 a 的维度小于 2.

参见

diag

MATLAB 类似物,适用于 1-D 和 2-D 数组.

diagflat

创建对角数组.

trace

沿对角线求和.

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])

一个三维示例:

>>> 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]])

我们刚刚获得的主对角线的子数组;请注意,每个子数组对应于固定最右边的（列）轴,并且对角线按行”打包”.

>>> a[:,:,0]  # main diagonal is [0 6]
array([[0, 2],
       [4, 6]])
>>> a[:,:,1]  # main diagonal is [1 7]
array([[1, 3],
       [5, 7]])

反对角线可以通过使用 numpy.flipud 或 numpy.fliplr 反转元素的顺序来获得.

>>> 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,对角线的检索顺序会根据翻转函数而变化.

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