用Python计算矩阵对角线

可以使用NumPy库来计算矩阵对角线。NumPy中的`diag`函数可以用于提取矩阵的对角线元素，也可以用于将一维数组转换为对角矩阵。

例如，假设我们有一个3x3的矩阵`A`，可以使用以下代码来提取其对角线元素：

import numpy as np

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

diag_A = np.diag(A)

print(diag_A)

输出结果为：

[1 5 9]

如果想要将一维数组转换为对角矩阵，可以使用`np.diag`函数的反向操作：

B = np.array([1, 2, 3])

diag_B = np.diag(B)

print(diag_B)

输出结果为：

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

相关问题

用python计算矩阵对角线，成绩从键盘输入并存入列表，成绩的输入格式为列表格式，使用print（｛.format（））输出、分两行输出

可以使用numpy库来计算矩阵对角线，具体代码如下：

import numpy as np

# 从键盘输入成绩列表
scores = input("请输入成绩列表（以逗号分隔）：").split(',')

# 将字符串类型的成绩转换为浮点型
scores = [float(score) for score in scores]

# 将列表转换为numpy数组
scores_array = np.array(scores)

# 计算矩阵对角线
diagonal = np.diag(scores_array)

# 输出矩阵对角线
print("矩阵对角线为：")
print("{0}".format(diagonal))

以上代码中，我们先从键盘输入成绩列表，并将其转换为浮点型，然后使用numpy库中的diag函数计算矩阵对角线，并使用format函数输出结果。注意，由于矩阵对角线是一个二维数组，因此需要使用两次print函数进行输出。

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！