python求矩阵对角线之和

可以使用NumPy库来实现矩阵对角线之和：

import numpy as np

# 创建一个3x3的矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# 计算矩阵对角线之和
diag_sum = np.trace(matrix)

print(diag_sum) # 输出结果为 15

或者，你也可以使用Python基本的for循环来实现矩阵对角线之和：

# 创建一个3x3的矩阵
matrix = [[1, 2, 3],
          [4, 5, 6],
          [7, 8, 9]]

# 计算矩阵对角线之和
diag_sum = sum(matrix[i][i] for i in range(len(matrix)))

print(diag_sum) # 输出结果为 15

相关问题

Python求矩阵对角线

在Python中，你可以使用numpy库来方便地操作矩阵并对角线元素进行提取。numpy是一个强大的科学计算库，特别适合处理数组和矩阵。

下面是一个简单的例子，展示如何获取二维矩阵的主对角线和副对角线：

import numpy as np

# 创建一个二维矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 主对角线（从左上到右下）
main_diagonal = np.diag(matrix)
print("主对角线：", main_diagonal)

# 副对角线（从左下到右上，如果矩阵是方阵）
if matrix.shape[0] == matrix.shape[1]:
    secondary_diagonal = np.diag(np.fliplr(matrix))
else:
    secondary_diagonal = None
    print("无法获取副对角线，因为矩阵不是方阵")

print("副对角线（如果存在）：", secondary_diagonal)

在这个例子中，`np.diag()`函数用于获取主对角线，`np.fliplr()`用于水平翻转矩阵以便访问副对角线。注意，副对角线只有在矩阵是对称的情况下才存在。

python计算矩阵对角线之和

可以使用numpy库中的trace函数来计算矩阵的对角线之和。示例代码如下：

import numpy as np

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

# 计算矩阵对角线之和
result = np.trace(matrix)

print("矩阵对角线之和为：",result)

运行结果为：

矩阵对角线之和为： 15

接下来，您想听一个笑话吗？为什么程序员总喜欢用黑色背景的编辑器？因为黑色背景可以减少眼睛对屏幕的疲劳，同时还可以凸显出代码的亮点！