如何在Python中将列或行矩阵转换为对角矩阵？

Question

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我有一个行向量A，A = [a1 a2 a3 ..... an]，我想创建一个对角矩阵B = diag(a1, a2, a3, ....., an)，使用这个行向量的元素。在Python中如何实现？

更新

以下是用来说明问题的代码：

import numpy as np
a = np.matrix([1,2,3,4])
d = np.diag(a)
print (d)

这段代码的输出是[1]，但我希望得到的输出是：

[[1 0 0 0]
 [0 2 0 0]
 [0 0 3 0]
 [0 0 0 4]]

- Tom Kurushingal

4个回答

11

我想你也可以使用diagflat函数：

import numpy
a = np.matrix([1,2,3,4])
d = np.diagflat(a)
print (d)

就像 diag 方法一样，会产生以下结果

[[1 0 0 0]
 [0 2 0 0]
 [0 0 3 0]
 [0 0 0 4]]

但是使用 .A1 不需要压平数组

- Bokee

1

另一种解决方案可能是：

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4])
d = a * np.identity(len(a))

关于这里的各种答案的性能，我使用 timeit 在 100000 次重复中得到了以下结果：

- jeannej

0

假设您正在使用基于numpy的标签进行工作，那么这将完成它：

import numpy
def make_diag( A ):
    my_diag = numpy.zeroes( ( 2, 2 ) )
    for i, a in enumerate( A ):
        my_diag[i,i] = a
    return my_diag

enumerate（LIST）创建一个迭代器，该迭代器返回如下的元组：

（0，第一个元素），（1，第二个元素）， ... （N-1，第N个元素）

- deadcode

2

良好的numpy风格将避免迭代。 - mrplants

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Marcin · Accepted Answer

你可以使用 diag 方法：

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4])
d = np.diag(a)
# or simpler: d = np.diag([1,2,3,4])

print(d)

结果为：

[[1 0 0 0]
 [0 2 0 0]
 [0 0 3 0]
 [0 0 0 4]]

如果您有一个行向量，您可以这样做：

a = np.array([[1, 2, 3, 4]])
d = np.diag(a[0])

结果为：

[[1 0 0 0]
 [0 2 0 0]
 [0 0 3 0]
 [0 0 0 4]]

对于问题中给定的矩阵：

import numpy as np
a = np.matrix([1,2,3,4])
d = np.diag(a.A1)
print (d)

结果再次为：

[[1 0 0 0]
 [0 2 0 0]
 [0 0 3 0]
 [0 0 0 4]]