numpy求矩阵对角线和

可以使用numpy中的trace函数来求矩阵的对角线和，例如：

import numpy as np

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

# 求矩阵的对角线和
trace = np.trace(matrix)

print(trace) # 输出结果为15

其中，np.trace(matrix)函数返回的就是矩阵的对角线元素之和。

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python求一个输入矩阵主对角线和副对角线所有元素和，不用NumPy库

不使用NumPy库的话，可以使用Python的基本语法来实现计算输入矩阵的主对角线和副对角线所有元素和。具体实现方式如下：

# 获取用户输入的矩阵
n = int(input("请输入矩阵的行数和列数："))
matrix = []
for i in range(n):
    row = []
    for j in range(n):
        element = int(input("请输入第{}行第{}列的元素：".format(i+1, j+1)))
        row.append(element)
    matrix.append(row)

# 计算矩阵主对角线元素的和
diag_sum = 0
for i in range(n):
    diag_sum += matrix[i][i]

# 计算矩阵副对角线元素的和
rev_diag_sum = 0
for i in range(n):
    rev_diag_sum += matrix[i][n-i-1]

print(diag_sum) # 输出主对角线元素的和
print(rev_diag_sum) # 输出副对角线元素的和

以上代码中，首先通过`input()`函数获取用户输入的矩阵，并使用列表嵌套列表的方式存储矩阵。然后使用两个for循环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，我们需要通过`n-i-1`来计算元素的列下标。最后输出结果即可。

numpy如何让对角线元素下移

你可以使用NumPy的函数`numpy.diag`来获取对角线元素，然后再使用`numpy.diag`函数将对角线元素下移。下面是一个示例代码：

import numpy as np

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

# 获取对角线元素
diagonal = np.diag(matrix)

# 将对角线元素下移
shifted_matrix = np.diag(diagonal, k=1)

print(shifted_matrix)

输出结果为：

[[0 1 0]
 [0 0 2]
 [0 0 0]]

在这个例子中，通过`np.diag`函数获取了矩阵`matrix`的对角线元素，并将其保存在`diagonal`变量中。然后，使用`np.diag`函数将`diagonal`变量的元素下移，通过`k=1`参数指定下移的位置。最后，打印出下移后的矩阵`shifted_matrix`。