我正在尝试填充100x100矩阵上的对角线元素,如下面的matlab代码所示,所以如何在python中复制它。
T=(2*t0*diag(ones(1,100)))-(t0*diag(ones(1,99),1))-(t0*diag(ones(1,99),-1))
所以我知道RHS的第一个术语将填充矩阵的对角线,其值为2*t0
,
我在python中做如下:
x = np.zeros((100,100))
np.fill_diagonal(x,2*t0)
但我不知道如何做第二和第三项,我知道它们会填充对角线元素上方和下方的值-t0
,而不是所有的对角线值,而只是用-t0填充对角线的上下值,其余都是零,但我不知道如何为它编写python代码。
我找到了这段代码:
# diagonal with offset from the main diagonal
diag([1,2,3], k=1)
将输出为:
array([[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 2, 0],
[0, 0, 0, 3],
[0, 0, 0, 0]])
但如何将其应用于大型矩阵,就像我的问题一样? 我在交互式python中工作,即Anaconda,那么我可以用于解决我的问题的其他软件包呢?
答案 0 :(得分:7)
根据您提供的np.diag
,您可以轻松完成:
a = np.ones((1, 100))[0]
b = np.ones((1, 99))[0]
m = np.diag(a, 0) + np.diag(b, -1) + np.diag(b, 1)
m
这里是100x100三对角矩阵
更新
我在类似的问题上找到了一个here链接,看一下。
答案 1 :(得分:0)
numpy.tril(m, k=0)
Lower triangle of an array.
Return a copy of an array with elements above the k-th diagonal zeroed.
Parameters: m - array_like, shape (M, N), input array; k - int, optional
Diagonal above which to zero elements. k = 0 (the default) is the main diagonal, k < 0 is below it and k > 0 is above.
numpy.triu(m, k=0)
Upper triangle of an array.
Return a copy of a matrix with the elements below the k-th diagonal zeroed.
具有3x3矩阵的示例:
a=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9]).reshape(3,3)
print(a)
>>> array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
a_diag=np.tril(np.triu(a, k=0), k=0)
print (a_diag)
>>> array([[1, 0, 0],
[0, 5, 0],
[0, 0, 9]])