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]]) 讯享网
所以，题目的解答可以这样写：
讯享网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
讯享网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
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/64624.html