numpy.diagonal

numpy.diagonal(a, offset=0, axis1=0, axis2=1)[source]

Возвращает указанные диагонали.

Если a является 2-мерным, возвращает диагональ a с заданным смещением, т. е. набор элементов вида a[i, i+offset]. Если a имеет более двух измерений, то оси, указанные axis1 и axis2, используются для определения 2-мерного подмассива, диагональ которого возвращается. Форма результирующего массива может быть определена путем удаления axis1 и axis2 и добавления индекса справа, равного размеру полученных диагоналей.

В версиях NumPy до 1.7 эта функция всегда возвращала новый, независимый массив, содержащий копию значений на диагонали.

В NumPy 1.7 и 1.8 она по-прежнему возвращает копию диагонали, но это свойство устарело. Запись в результирующий массив по-прежнему работает, как и раньше, но выдаётся предупреждение FutureWarning.

Начиная с NumPy 1.9 она возвращает только для чтения представление исходного массива. Попытка записи в результирующий массив вызовет ошибку.

В будущей версии она будет возвращать представление с чтением/записью, и запись в результирующий массив будет изменять исходный массив. Возвращаемый массив будет иметь тот же тип, что и входной массив.

Если вы не записываете в массив, возвращаемый этой функцией, то можете просто проигнорировать всё вышесказанное.

Если вы полагаетесь на текущее поведение, то мы рекомендуем явно скопировать возвращаемый массив, т. е., используйте np.diagonal(a).copy() вместо просто np.diagonal(a). Это будет работать как в прошлых, так и в будущих версиях NumPy.

Parameters:

aarray_like

Массив, из которого берутся диагонали.

offsetint, optional

Смещение диагонали от главной диагонали. Может быть положительным или отрицательным. По умолчанию — главная диагональ (0).

axis1int, optional

Ось, используемая в качестве первой оси 2-мерных подмассивов, из которых должны быть взяты диагонали. По умолчанию — первая ось (0).

axis2int, optional

Ось, используемая в качестве второй оси 2-мерных подмассивов, из которых должны быть взяты диагонали. По умолчанию — вторая ось (1).

Returns:

array_of_diagonalsndarray

Если a является 2-мерным, возвращается одномерный массив, содержащий диагональ и того же типа, что и a, если a — matrix, в таком случае, возвращается одномерный массив вместо (2-мерного) matrix, чтобы сохранить обратную совместимость.

Если a.ndim > 2, тогда измерения, указанные axis1 и axis2, удаляются, а новая ось вставляется в конец, соответствующая диагонали.

Raises:

ValueError

Если размерность a меньше 2.

См. также

diag

Аналог MATLAB для 1-мерных и 2-мерных массивов.

diagflat

Создает массивы с диагональными элементами.

trace

Суммирует по диагоналям.

Примеры

>>> a = np.arange(4).reshape(2,2)
>>> a
array([[0, 1],
       [2, 3]])
>>> a.diagonal()
array([0, 3])
>>> a.diagonal(1)
array([1])

Пример с 3-мерным массивом:

>>> 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]])

Подмассивы, главные диагонали которых мы только что получили; обратите внимание, что каждый из них соответствует фиксированию правой (столбцовой) оси, и что диагонали «упакованы» в строки.

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

Противоположную диагональ можно получить, изменив порядок элементов с помощью либо numpy.flipud, либо numpy.fliplr.

>>> 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])

Обратите внимание, что порядок получения диагоналей зависит от функции переворота.