Python中的numpy.diag_indices介绍

在Python的numpy库中，numpy.diag_indices是一个函数，用于返回一个二维数组的各个对角线的索引。

函数定义如下：

numpy.diag_indices(n, ndim=2)

参数说明

• n：整数，用于确定二维数组的大小，返回的索引对角线长度为n。
• ndim：默认为2，生成的索引数组的维度。

返回值说明

返回一个元组，其中包含两个长度为n的一维数组。

用法举例

以下示例演示了如何使用numpy.diag_indices函数：

import numpy as np

arr = np.arange(16).reshape((4,4))
print(arr)
# array([[ 0,  1,  2,  3],
#        [ 4,  5,  6,  7],
#        [ 8,  9, 10, 11],
#        [12, 13, 14, 15]])

#获取给定二维数组的主对角线
dia1 = arr[np.diag_indices(4)]

#获取给定二维数组的副对角线
dia2 = arr[np.diag_indices(4)[0], np.diag_indices(4)[1][::-1]]

print("主对角线：", dia1)
# 主对角线： [ 0  5 10 15]

print("副对角线：", dia2)
#副对角线： [ 3  6  9 12]

注释：

• arr是一个4x4的二维数组。
• 通过numpy.diag_indices(4)获取该二维数组的主对角线的索引，再通过该索引获取该数组的主对角线数据。
• 通过numpy.diag_indices(4)[0], numpy.diag_indices(4)[1][::-1]获取该数组的副对角线的索引，再通过该索引获取该数组的副对角线数据。

以上就是numpy.diag_indices的介绍了，希望能对大家有所帮助。