Question

我看到了一个函数numpy.fill_diagonal，它为对角元素分配了相同的值。但我想为每个对角元素分配不同的随机值。我怎么能在python中做到这一点？可能正在使用scipy或其他库？

Answer 1

您可以使用np.diag_indices获取这些索引，然后使用这些索引直接索引到数组中并分配值。

这是一个示例运行来说明它 -

In [86]: arr          # Input array
Out[86]: 
array([[13, 69, 35, 98, 16],
       [93, 42, 72, 51, 65],
       [51, 33, 96, 43, 53],
       [15, 26, 16, 17, 52],
       [31, 54, 29, 95, 80]])

# Get row, col indices
In [87]: row,col = np.diag_indices(arr.shape[0])

# Assign values, let's say from an array to illustrate
In [88]: arr[row,col] = np.array([100,200,300,400,500])

In [89]: arr
Out[89]: 
array([[100,  69,  35,  98,  16],
       [ 93, 200,  72,  51,  65],
       [ 51,  33, 300,  43,  53],
       [ 15,  26,  16, 400,  52],
       [ 31,  54,  29,  95, 500]])

您也可以使用np.diag_indices_from，可能会更加像“ -

。”

row, col = np.diag_indices_from(arr)

Answer 2

docs将填充dark_eyes = Eyes('brown') head = Head(dark_eyes, 10) print(head.have_dark_eyes) # Prints True称为标量is an existing documentation bug。实际上，这里可以广播的任何值都可以。

填充对角线可以很好地用于类似数组的操作：

val

这是一个大步的技巧，因为对角线元素按数组的宽度+ 1规则间隔。

从文档字符串来看，这比使用>>> a = np.arange(1,10).reshape(3,3) >>> a array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) >>> np.fill_diagonal(a, [99, 42, 69]) >>> a array([[99, 2, 3], [ 4, 42, 6], [ 7, 8, 69]])更好。

np.diag_indices

用每个python numpy的不同值填充矩阵对角线

2 个答案: