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- 界面和描述不一致，但不影响操作。

- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

易用性

- 易用性：

- 关键步骤错误或缺失，无法指导用户完成任务。

- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

正确性

- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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- 风险提示：

- 对重要数据或系统存在风险的操作，缺少安全提示。

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mindspore.numpy.tri

mindspore.numpy.tri(N, M=None, k=0, dtype=mstype.float32)

返回一个Tensor，在给定的对角线处及以下元素值为1，在其他位置为0。

参数：

• N (int) - 输入数组的行数。

• M (int, 可选) - 输入数组的列数。默认情况下 M 等于 N 。

• k (int, 可选) - 对角线的偏移量： $k=0$ 即为主对角线， $k<0$ 即对角线向下偏移， $k>0$ 即对角线向上偏移。默认值： 0 。

• dtype (mindspore.dtype, 可选) - 指定的Tensor数据类型。默认值： mstype.float32 。

返回：

Tensor，shape为 (N, M) ，其中他的下三角区域填充为1，其余位置填充为0；用公式表达就是当 $j<=i+k$ 时， $T[i,j]=1$ ，否则为0。

异常：

• TypeError - 如果输入参数非上述给定的类型。

支持平台：

Ascend GPU CPU

样例：

>>> import mindspore.numpy as np
>>> output = np.tri(3, 3, 1)
>>> print(output)
[[1. 1. 0.]
[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]