Python 3：在没有 NumPy 的情况下获取关于该矩阵中某个点的矩阵（列表列表）的对角元素

Question

我有一个矩阵（由列表组成），看起来像：

matrix = [[0, 0, 0, 0, 5],
          [0, 0, 0, 4, 0],
          [2, 0, 3, 0, 0],
          [3, 2, 0, 2, 0],
          [1, 0, 2, 0, 1]]

我正在努力创建一个函数，它将这个矩阵作为输入，以及矩阵中的一个位置 - 由一个元组表示 - 并返回与该点相交的两条对角线（不使用 NumPy ）。例如，

def getDiagonal(matrix, pos)
    (row, col) = pos
    # Smart diagonal finder code #
    return (diag1, diag2)

diagonals = getDiagonals(matrix, (1, 1))
print(diagnonal[0])
print(diagnonal[1])

print(' ')

diagonals = getDiagonals(matrix, (1, 3))
print(diagnonal[0])
print(diagnonal[1])

预期输出：

OUT: [5, 4, 3, 2, 1]
OUT: [2, 2, 2]
OUT: 
OUT: [0, 2, 2]
OUT: [0, 0, 3, 2, 1]

值得指出的是，我不介意从哪个方向（从下到上或从上到下）返回对角线的元素。它们可以很容易地以一种方式完成，如果需要，可以使用 reverse() 来尊重它们。

我看过类似的问题，例如this one，但这主要涉及获取矩阵的前导对角线，并且提供的关于获取点的对角线的信息较少。

非常感谢您提前提供的帮助和 cmets！

Answer 1

有点混乱，但我认为这样做：

def getDiagonals(matrix, pos):
    row, col = pos
    nrows = len(matrix)
    ncols = len(matrix[0]) if nrows > 0 else 0
    # First diagonal
    d1_i, d1_j = nrows - 1 - max(row - col, 0), max(col - row, 0)
    d1_len = min(d1_i + 1, ncols - d1_j)
    diag1 = [matrix[d1_i - k][d1_j + k] for k in range(d1_len)]
    # Second diagonal
    t = min(row, ncols - col - 1)
    d2_i, d2_j = nrows - 1 - row + t, col + t
    d2_len = min(d2_i, d2_j) + 1
    diag2 = [matrix[d2_i - k][d2_j - k] for k in range(d2_len)]
    return (diag1, diag2)

# Test
matrix = [[0, 0, 0, 0, 5],
          [0, 0, 0, 4, 0],
          [2, 0, 3, 0, 0],
          [3, 2, 0, 2, 0],
          [1, 0, 2, 0, 1]]
diagonals = getDiagonals(matrix, (1, 1))
print(diagonals[0])
# [1, 2, 3, 4, 5]
print(diagonals[1])
# [2, 2, 2]

diagonals = getDiagonals(matrix, (1, 3))
print(diagonals[0])
# [2, 2, 0]
print(diagonals[1])
# [1, 2, 3, 0, 0]

diagonals = getDiagonals(matrix, (2, 2))
print(diagonals[0])
# [1, 2, 3, 4, 5]
print(diagonals[1])
# [1, 2, 3, 0, 0]