如何用numpy.diag函数生成对角矩阵，有什么要注意-群英

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这篇文章将为大家详细讲解有关“如何用numpy.diag函数生成对角矩阵，有什么要注意”的知识，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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 np
a=[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))
>>> x
array([[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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