实验楼 - Python Numpy 100题实验（三）diag()函数等

红太狼 2022-05-09 05:46 262阅读 0赞

### 创建5\*5的数组，并设置1，2，3，4在对角线的下方： ###

使用numpy.diag()可以很方便的求出这个数组

**函数结构**

diag(v, k=0)

**参数说明**

*  v 传入一个数组，如果是一维数组，那么就会以这个数组为对角线元素创建一个对角矩阵，如果传入的数组多于一维，那么会提取这个数组的对角线元素
 *  k 可选参数，默认值是0，用来调整偏离对角线的距离

**例子**

#提取对角线元素
    In [6]: c = np.random.randint(1,10, (3,3))
    In [7]: c
    Out[7]:
    array([[7, 1, 9],
           [2, 8, 5],
           [2, 6, 2]])
    In [8]: np.diag(c)
    Out[8]: array([7, 8, 2])
    
    #提取对角线元素 添加偏移量k， 这样对偏移量就很好理解了
    In [21]: c = np.random.randint(1,10, (3,3))
    In [22]: c
    Out[22]:
    array([[7, 8, 6],
           [3, 2, 6],
           [4, 9, 8]])
    In [23]: np.diag(c, -1)
    Out[23]: array([3, 9])
    
    #如果不是方阵，依然是对角线，多出来的列不考虑
    In [24]: c = np.random.randint(1,10, (2,3))
    In [26]: c
    Out[26]:
    array([[4, 2, 4],
           [9, 6, 7]])
    In [25]: np.diag(c)
    Out[25]: array([4, 6])
    
    #使用一维数组创建对角阵
    In [27]: a = np.random.randint(1, 10, 3)
    In [28]: a
    Out[28]: array([2, 7, 7])
    In [29]: np.diag(a)
    Out[29]:
    array([[2, 0, 0],
           [0, 7, 0],
           [0, 0, 7]])
    
    #创建对角矩阵 并传入偏移量， 其实就是上面提取对角线元素的逆过程
    In [30]: a = np.random.randint(1, 10, 3)
    In [31]: a
    Out[31]: array([3, 7, 5])
    In [32]: np.diag(a, -1)
    Out[32]:
    array([[0, 0, 0, 0],
           [3, 0, 0, 0],
           [0, 7, 0, 0],
           [0, 0, 5, 0]])

所以，题目的解答可以这样写：

In [82]: c = np.diag(np.arange(1,5), k=-1)
    
    In [83]: c
    Out[83]:
    array([[0, 0, 0, 0, 0],
           [1, 0, 0, 0, 0],
           [0, 2, 0, 0, 0],
           [0, 0, 3, 0, 0],
           [0, 0, 0, 4, 0]])

### 创建10\*10的数组，要求：1，0沿着对角线间隔放置 ###

数组切片的综合应用，关键在于两种不同的行交替出现，找到这两种规律就好了

In [40]: a = np.zeros((10, 10), dtype=np.int)
    In [41]: a[0::2, 1::2] = 1
    In [42]: a[1::2, 0::2] = 1
    In [43]: a
    Out[43]:
    array([[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
           [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],
           [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
           [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],
           [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
           [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],
           [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
           [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],
           [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
           [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]])

### 创建一个0-10的一维数组，并将（1-9）之间的数字全部反转成负数 ###

In [96]: a = np.arange(11)
    In [97]: a[(a>1) & (a<=9)] *= -1
    In [98]: a
    Out[98]: array([ 0,  1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9, 10])
    
    
    In [99]: a = np.arange(11)
    In [100]: b = [-1*i if(i>1 and i<=9) else i for i in a]
    In [101]: b
    Out[101]: [0, 1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9, 10]

### 求两个数组的公共部分（交集） ###

集合运算

In [108]: np.intersect1d(a,b)
    Out[108]: array([4, 7])
    #注意这个intersect后面是数字1