Функция Numpy.diagflat() в Python

Функция Python numpy.diagflat(a, k = 0) создает двумерный массив с вводом array_like в качестве диагонали к новому выходному массиву.

Что такое функция np.diagflat() в Python?

Функция Numpy diagflat() создает двумерный массив в Python, состоящий из входных данных, сглаженных по диагонали. Функция np.diagflat() принимает входные данные и помещает их на главную диагональ нулевого массива. Мы также можем установить ввод над главной диагональю или под ней.

Синтаксис

Параметры

  • v:(array_like)

Входные данные сглаживаются и устанавливаются как k-я диагональ вывода.

  • k:(int,optional)

Диагональ по умолчанию установлена на 0, соответствует «главной диагонали», значение k (как положительное, так и отрицательное) дает номер диагонали выше или ниже главной соответственно.

Возвращаемое значение

Метод дает вывод в виде двумерного массива. Массив состоит из входных данных по главной диагонали, а остальные все элементы равны нулю.

Примеры программ с функцией diagflat() в Python

  • Пример 1.

Вывод:

Здесь мы преобразуем входной массив в форму двумерного массива с элементами массива, присутствующими на главной диагонали двумерного массива. Мы видим, что сформированный двумерный массив имеет размер NxN, а недиагональные элементы заполнены нулями. Итак, здесь мы ввели массив элементов списков.

  • Пример 2. Напишем программу, показывающую, как работает метод diagflat() в Python, и выведем ввод выше и ниже главной диагонали.

Вывод:

Объяснение.

Здесь мы преобразуем входной массив в форму двумерного массива с элементами, расположенными выше и ниже главной диагонали двумерного массива. Мы видим, что двумерный массив сформирован, а элементы массива вставляются либо выше главной диагонали, либо ниже, в зависимости от входных данных.

Отрицательное число после ввода массива указывается ниже главной диагонали, а положительное — выше главной диагонали. Здесь мы дали ввод массива элементов списков.

Оцените статью

Автор статей и разработчик, делюсь знаниями.

Программирование на Python