Python numpy.diag

numpy.diag 是一个函数，用于从给定数组的对角线元素创建一个对角线数组或将一个二维数组的对角线元素提取为一维数组。如果传递给 numpy.diag 的参数是一维数组，则返回一个二维数组，其中数组的对角线是输入数组的元素。如果传递给 numpy.diag 的参数是二维数组，则返回一个一维数组，其中包含输入数组的对角线元素。

示例：

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
result1 = np.diag(arr1)
print(result1)

# Output:
# [[1 0 0]
#  [0 2 0]
#  [0 0 3]]

arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
result2 = np.diag(arr2)
print(result2)

# Output:
# [1 5 9]

相关问题

python np.diag

`np.diag` 是 NumPy 库中的一个函数，可以用于创建对角矩阵或提取矩阵的对角线元素。

创建对角矩阵：

import numpy as np

# 创建一个3x3的对角矩阵，对角线元素为 [1, 2, 3]
diag_matrix = np.diag([1, 2, 3])
print(diag_matrix)

输出：

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

提取矩阵的对角线元素：

import numpy as np

matrix = np.array([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6],
                   [7, 8, 9]])

# 提取矩阵的对角线元素
diagonal = np.diag(matrix)
print(diagonal)

输出：

[1 5 9]

希望能够帮到你！如果有其他问题，请随时提问。

def calc_diff_map(dist_mat, dims=2, factor=2): sigma = numpy.median(dist_mat)/factor diff_kernal = numpy.exp(-(dist_mat ** 2) / (2 * sigma ** 2)) row_sum = numpy.sum(diff_kernal, axis=1) normlized_kernal = numpy.dot(numpy.diag(1 / row_sum), diff_kernal) U, S, V = numpy.linalg.svd(normlized_kernal) return U[:, 1:dims+1].T转matlab

在 MATLAB 中，你可以使用以下代码将给定的 Python 函数 `calc_diff_map` 转换为 MATLAB 语法：

function U = calc_diff_map(dist_mat, dims, factor)
    sigma = median(dist_mat(:)) / factor;
    diff_kernel = exp(-(dist_mat .^ 2) / (2 * sigma ^ 2));
    row_sum = sum(diff_kernel, 2);
    normalized_kernel = (1 ./ row_sum) .* diff_kernel;
    [U, ~, ~] = svd(normalized_kernel);
    U = U(:, 1:dims)';
end

在 MATLAB 中，函数定义使用 `function` 关键字，并且在函数名称后面跟上输入参数。在这个例子中，输入参数包括 `dist_mat`（距离矩阵）、`dims`（维度）和 `factor`（因子）。使用 `:` 运算符将 `dist_mat` 转换为向量，并使用 `median` 函数计算中位数。使用 `exp` 函数计算指数，使用 `sum` 函数计算行和。通过逐元素除法和点乘运算来计算归一化的核矩阵。函数 `svd` 返回的第一个输出参数是特征向量矩阵 `U`，我们选择其中的前 `dims` 列，并将其转置以匹配 Python 版本的输出格式。最后，返回结果矩阵 `U`。