numpy.fill_diagonal()
विधि का उपयोग करके, आप एक numpy array के विकर्णों को numpy.fill_diagonal के पैरामीटर के रूप में पास किए गए मान से भर सकते हैं ( )
.
वाक्यविन्यास:
numpy.fill_diagonal (सरणी, मान)
वापसी: किसी सरणी के विकर्ण में भरा हुआ मान लौटाएं।
उदाहरण # 1:
इस उदाहरण में, हम देख सकते हैं कि का उपयोग करके numpy.fill_diagonal ( )
हम एक पैरामीटर के रूप में पास किए गए मानों से भरे हुए विकर्णों को प्राप्त कर सकते हैं।
# NumPy आयात
import
numpy as np
< कोड वर्ग = "टिप्पणियां"> # numpy.fill_diagonal () विधि का उपयोग कर
<कोड वर्ग = "सादा"> सरणी <कोड वर्ग = "k eyword"> = np.array ([[
1
, <कोड वर्ग = "मान"> 2 <कोड वर्ग = "सादा">], [ <कोड वर्ग = "मान"> 2 <कोड वर्ग = "सादा" >, <कोड वर्ग = "मान"> 1 <कोड वर्ग = "सादा">]])
<कोड वर्ग = "सादा"> एनपी .fill_diagonal (सरणी, 5
)
Print
(array)
आउटपुट:
[[5 2]
[2 5]]
उदाहरण # 2:
<कोड वर्ग = "टिप्पणियां"> # NumPy आयात
<कोड वर्ग = "कीवर्ड"> आयात np के रूप में सुन्न
< br> # numpy.fill_diagonal () मेथड का उपयोग करके
array
= <कोड वर्ग = "सादा"> np.zeros ((
<कोड वर्ग = "मान"> 3 <कोड वर्ग = "सादा">, <कोड वर्ग =" मान "> 3 <कोड वर्ग = "सादा">), < कोड वर्ग = "कार्य"> int <कोड वर्ग = "सादा">)
<कोड वर्ग = "सादा"> np.fill_diagonal (सरणी, 1
)
Print
< कोड वर्ग = "सादा"> (सरणी)
आउटपुट:
[ [1 0 0]
[0 1 0]
[0 0 1]]
हमें उम्मीद है कि इस लेख ने समस्या को हल करने में आपकी मदद की है। अजगर | numpy.fill_diagonal () विधि के अलावा, अन्य Python functions-संबंधित विषयों की जाँच करें।
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वैसे, यह सामग्री अन्य भाषाओं में भी उपलब्ध है:
<उल>Abu Dhabi | 2023-03-25
सीधे शब्दों में कहें और साफ़ करें। साझा करने के लिए धन्यवाद। अजगर | numpy.fill_diagonal () विधि और Python functions के साथ अन्य समस्याएं हमेशा मेरी कमजोर बिंदु थीं. कल चेक किया गया, यह काम करता है!
Singapore | 2023-03-25
मैं अपने कोडिंग साक्षात्कार की तैयारी कर रहा था, इसे स्पष्ट करने के लिए धन्यवाद - पायथन में अजगर | numpy.fill_diagonal () विधि सबसे सरल नहीं है. मेरे स्नातक थीसिस में इसका इस्तेमाल करेंगे
Massachussetts | 2023-03-25
समझाने के लिए धन्यवाद! मैं कुछ घंटों के लिए अजगर | numpy.fill_diagonal () विधि के साथ फंस गया था, आखिरकार इसे पूरा कर लिया. मुझे पूरा यकीन नहीं है कि यह सबसे अच्छी विधि है