在不循环或调用 np.diag() 的情况下检索对角线元素的替代方法是什么？

【问题标题】：What is an alternative to retrieving diagonal elements without looping or calling np.diag()?在不循环或调用 np.diag() 的情况下检索对角线元素的替代方法是什么？
【发布时间】：2022-09-28 03:51:01
【问题描述】：

我有一个 4x4 数组 A1，需要在不循环或调用 np.diag() 的情况下检索其对角线元素。这样做的方法是什么？感谢你的帮助！

A1 = np.array([ [1, 4, 6, 8],[2, 5, 7, 10],[3, 6, 9, 13], [11, 12, 16, 0]])

np.diag() 是最明智的解决方案。你为什么拒绝它？

标签： python arrays numpy loops diagonal

【解决方案1】：

通过使用对角线的索引进行索引，这些对角线是单位矩阵的非零点的索引。

import numpy as np

A1 = np.array([ [1, 4, 6, 8],[2, 5, 7, 10],[3, 6, 9, 13], [11, 12, 16, 0]])
diag_pos = np.eye(A1.shape[0],dtype=bool).nonzero()
print(A1[diag_pos])

[1 5 9 0]

【讨论】：

太感谢了！你能解释一下代码吗？我对 shape[0] 和 dtype=bool 感到特别困惑。
@rabeca A1.shape 是矩阵的形状，即(4,4)，[0] 只是获取第一个4，因为这个函数只需要一个数字而不是两个，至于dtype=bool 你可以省略它并且代码将起作用，它只是通过在内存中使用较小的大小（布尔值而不是浮点数）使这段代码稍微快一些，这并不重要。