可以说np.diag([1,2,3,4])创建的是数组吗

严格来说，`np.diag([1,2,3,4])`创建的是一个二维的NumPy数组。因为NumPy数组可以是任意维度的，所以这个数组既可以是一维的，也可以是多维的。在这个例子中，`np.diag([1,2,3,4])`创建的是一个4行4列的二维数组，对角线上的元素为1,2,3,4，其他元素为0。

因此，虽然这个数组具有类似于矩阵的性质，但它并不是一个严格意义上的矩阵，而是一个NumPy数组。

相关问题

np.diag([1,2,3,4])创建的是数组还是矩阵

np.diag([1,2,3,4])创建的是一个矩阵，具体来说是一个4行4列的对角矩阵，对角线上的元素为1,2,3,4。可以通过以下代码来验证：

import numpy as np

mat = np.diag([1,2,3,4])
print(mat)

输出结果为：

array([[1, 0, 0, 0],
       [0, 2, 0, 0],
       [0, 0, 3, 0],
       [0, 0, 0, 4]])

可以看到，返回的是一个矩阵，而不是一个数组。

np.diag(-np.ones(4))

`np.diag` 是 NumPy 库中的一个函数，用于创建一个对角矩阵或从一个数组中获取对角线元素。当传递一个一维数组时，`np.diag` 会返回一个对角矩阵，对角线上的元素为传递的一维数组的元素。当传递一个二维数组时，`np.diag` 会返回一个包含该数组对角线元素的一维数组。

在你提供的代码中，`np.diag(-np.ones(4))` 将会返回一个 4x4 的对角矩阵，对角线上的元素为 -1。具体来说，`-np.ones(4)` 会创建一个长度为 4 的一维数组，数组中的每个元素都是 -1。然后，`np.diag` 函数将这个一维数组转换为一个 4x4 的对角矩阵，对角线上的元素为 -1。因此，`np.diag(-np.ones(4))` 将会返回以下矩阵：

[[-1.  0.  0.  0.]
 [ 0. -1.  0.  0.]
 [ 0.  0. -1.  0.]
 [ 0.  0.  0. -1.]]