mindspore.numpy.diagonal

mindspore.numpy.diagonal(a, offset=0, axis1=0, axis2=1)

返回数组指定的对角线。 如果 a 是二维，则返回具有给定 offset 的 a 的对角线，形如 a[i, i+offset] 的元素的集合。如果 a 具有两个以上的维度，则使用 axis1 和 axis2 指定的轴来确定返回对角线的二维子数组。可以通过移除 axis1 和 axis2 并在右边附加等于结果对角线大小的索引来确定结果数组的shape。

参数：

• a (Tensor) - 输入数据，用于从中获取对角线的数组。

• offset (int, 可选) - 对角线与主对角线的偏移量。可以是正的或负的。默认主对角线。

• axis1 (int, 可选) - 二维子数组的第一个轴。默认为第一个轴（0）。

• axis2 (int, 可选) - 二维子数组的第二个轴。默认为第二个轴。

返回：

Tensor，如果传递的数组 a 是二维数组，则返回包含对角线元素的一维数组。对于三维数组或更多维数组，将删除 axis1 和 axis2 指定的轴，并将两个参数中较小的一个添加到最后一个轴。

异常：

• ValueError - 如果输入的数据少于两个维度。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore.numpy as np
>>> a = np.arange(4).reshape(2,2).astype(np.float32)
>>> print(a)
[[0. 1.]
[2. 3.]]
>>> output = np.diagonal(a)
>>> print(output)
[0. 3.]
>>> output = np.diagonal(a, 1)
>>> print(output)
[1.]
>>> a = np.arange(8).reshape(2, 2, 2).astype(np.float32)
>>> print(a)
[[[0. 1.]
[2. 3.]]
[[4. 5.]
[6. 7.]]]
>>> output = np.diagonal(a, 0, 0, 1)
>>> print(output)
[[0. 6.]
[1. 7.]]