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numpyを使用して1次元配列から対角行列を作成するにはどうすればよいですか？

Python with numpyを使用して、線形代数を実行しています。

行列U、i、Vを取得するために行列に対してnumpy SVDを実行しました。ただし、i行列は1行の1x4行列として表されます。つまり：[ 12.22151125 4.92815942 2.06380839 0.29766152]。

Numpyを取得して、i行列を次のような対角行列として表現するにはどうすればよいですか。[[12.22151125, 0, 0, 0],[0,4.92815942, 0, 0],[0,0,2.06380839,0 ],[0,0,0,0.29766152]]

私が使用しているコード：

A = np.matrix([[3, 4, 3, 1],[1,3,2,6],[2,4,1,5],[3,3,5,2]])

U, i, V = np.linalg.svd(A,full_matrices=True)

だから私は私を完全な対角行列にしたい。どうすればいいですか？

pythonnumpymatrixlinear-algebra
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theGuy05

Numpyの diag 関数を使用します：

numpy.diag(i)

ドキュメントから：

対角線を抽出するか、対角線配列を作成します。

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Alex bGoode

[[12.22151125、0、0、0]、[0,4.92815942、0、0]、[0,0,2.06380839,0]、[0]のようにi行列を対角行列として表現するためにnumpyを取得するにはどうすればよいですか？ 、0,0,0.29766152]]

numpy.diagflat(flatted_input, k=0)を使用してCreate a two-dimensional array with the flattened input as a diagonal

例

In [1]: flatted_input = [12, 4, 2, 1]

In [2]: np.diagflat(flatted_input)

Out [2]: array([[12, 0, 0, 0],
                [0, 4, 0, 0],
                [0, 0, 2, 0],
                [0, 0, 0, 1]])
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Grag2015