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使用numpy as_strided检索以主对角线为中心的子数组

使用numpy的as_strided函数可以创建一个视图,用于检索以主对角线为中心的子数组。

主对角线是一个矩阵中从左上角到右下角的对角线。以主对角线为中心的子数组是指以主对角线为中心轴,向上和向下延伸相同数量的元素的子数组。

下面是一个使用numpy as_strided函数检索以主对角线为中心的子数组的示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
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import numpy as np

def get_diagonal_subarray(arr, k):
    shape = arr.shape
    strides = arr.strides
    subarray_shape = (min(shape[0], shape[1] - abs(k)),)
    subarray_strides = (strides[0] + strides[1] * k,)
    subarray = np.lib.stride_tricks.as_strided(arr, shape=subarray_shape, strides=subarray_strides)
    return subarray

# 示例输入矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3, 4],
                   [5, 6, 7, 8],
                   [9, 10, 11, 12]])

# 检索以主对角线为中心的子数组
subarray = get_diagonal_subarray(matrix, 0)
print(subarray)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
[1 6 11]

在这个示例中,输入矩阵是一个3x4的矩阵。我们使用get_diagonal_subarray函数检索以主对角线为中心的子数组。参数k表示主对角线的偏移量,0表示主对角线本身。函数返回以主对角线为中心的子数组。

numpy的as_strided函数可以创建一个视图,而不是复制数据。这意味着子数组与原始数组共享相同的内存,因此对子数组的修改也会影响原始数组。

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