NumPy 1.14 - numpy.diag_indices()

numpy.diag_indices




numpy

numpy.diag_indices

numpy.diag_indices(n, ndim=2) [source]

किसी सरणी के मुख्य विकर्ण तक पहुँचने के लिए सूचकांकों को लौटाएँ।

यह उन सूचकांकों की एक a.ndim >= 2 उपयोग किसी सरणी के मुख्य विकर्ण को a.ndim >= 2 आयामों और आकार (n, n,…, n) के साथ करने के लिए किया जा सकता है। a.ndim = 2 यह सामान्य विकर्ण है, a.ndim > 2 यह i = [0..n-1] लिए a[i, i, ..., i] को एक्सेस करने के लिए सूचकांकों का सेट है।

पैरामीटर:

n : int

प्रत्येक आयाम के साथ आकार, सरणियों के लिए जिसके लिए लौटाए गए सूचकांकों का उपयोग किया जा सकता है।

ndim : int, वैकल्पिक

आयामों की संख्या।

यह भी देखें

diag_indices_from

टिप्पणियाँ

संस्करण 1.4.0 में नया।

उदाहरण

(4, 4) सरणी के विकर्ण तक पहुंचने के लिए सूचकांकों का एक सेट बनाएं:

>>> di = np.diag_indices(4)
>>> di
(array([0, 1, 2, 3]), array([0, 1, 2, 3]))
>>> a = np.arange(16).reshape(4, 4)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])
>>> a[di] = 100
>>> a
array([[100,   1,   2,   3],
       [  4, 100,   6,   7],
       [  8,   9, 100,  11],
       [ 12,  13,  14, 100]])

अब, हम 3-डी सरणी में हेरफेर करने के लिए सूचकांक बनाते हैं:

>>> d3 = np.diag_indices(2, 3)
>>> d3
(array([0, 1]), array([0, 1]), array([0, 1]))

और इसे शून्य के एक सरणी के विकर्ण को 1 पर सेट करने के लिए उपयोग करें:

>>> a = np.zeros((2, 2, 2), dtype=int)
>>> a[d3] = 1
>>> a
array([[[1, 0],
        [0, 0]],
       [[0, 0],
        [0, 1]]])