python求矩阵中每行元素的和，将其放在对角线上，其余元素置0

你可以按照以下步骤实现该功能：

1. 使用numpy库计算矩阵每行元素的和，得到一个行向量。
2. 使用numpy库创建一个对角线矩阵，其对角线元素为上一步得到的行向量。
3. 将矩阵其余元素置0。

具体代码如下：

import numpy as np

# 定义一个3x3的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算每行元素的和，并创建对角线矩阵
row_sum = np.sum(matrix, axis=1)
diag_matrix = np.diag(row_sum)

# 将矩阵其余元素置0
result = np.zeros(matrix.shape)
np.fill_diagonal(result, row_sum)

print(result)

输出结果为：

[[ 6.  0.  0.]
 [ 0. 15.  0.]
 [ 0.  0. 24.]]

其中，`np.diag()`函数用于创建对角线矩阵，`np.fill_diagonal()`函数用于将矩阵对角线元素设置为指定值。

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python求矩阵主对角线和副对角线所有元素和

同样可以使用NumPy库来计算矩阵主对角线和副对角线所有元素和。具体实现方式如下：

import numpy as np

# 定义一个3x3的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 计算矩阵主对角线元素的和
diag_sum = np.trace(matrix)

# 计算矩阵副对角线元素的和
rev_diag_sum = np.trace(np.fliplr(matrix))

print(diag_sum) # 输出15，即1+5+9的和
print(rev_diag_sum) # 输出15，即3+5+7的和

以上代码中，首先使用NumPy库创建一个3x3的矩阵，然后使用`np.trace()`函数分别计算矩阵主对角线和副对角线所有元素的和。其中，对于副对角线，我们需要先使用`np.fliplr()`函数将矩阵左右翻转，然后再计算它的主对角线即可。最后输出结果即可。

python求矩阵主对角线元素之和

在Python中，如果你有一个二维列表表示的矩阵（也称为数组），你可以通过遍历矩阵并仅选择主对角线上的元素来计算它们的和。这里是一个简单的例子：

def sum_diagonal(matrix):
    # 确保矩阵是方阵，即行数等于列数
    assert len(matrix) == len(matrix[0]), "Matrix must be square"
    
    # 初始化主对角线元素之和
    diagonal_sum = 0
    
    # 遍历矩阵
    for i in range(len(matrix)):
        diagonal_sum += matrix[i][i]  # 只添加对角线元素
        
    return diagonal_sum

# 示例
matrix = [[1, 2, 3],
          [4, 5, 6],
          [7, 8, 9]]
print(sum_diagonal(matrix))  # 输出：45

这个函数首先检查矩阵是否是方形的，然后通过双层循环（外层遍历行，内层遍历列），将每个对应位置的元素加到总和上，只对主对角线上的元素有效。