Question

我想生成对称的零对角矩阵。我的对称部分工作，但当我使用numpy中的fill_diagonal作为结果我得到了＃34;无＆＃34;。我的代码如下。感谢您阅读

import numpy as np
matrix_size = int(input("Size of the matrix \n"))
random_matrix = np.random.random_integers(-4,4,size=(matrix_size,matrix_size))
symmetric_matrix = (random_matrix + random_matrix.T)/2
print(symmetric_matrix)
zero_diogonal_matrix = np.fill_diagonal(symmetric_matrix,0)
print(zero_diogonal_matrix)

Answer 1

np.fill_diagonal()和python / numpy中的许多其他方法一样，就地工作。例如：Why does “return list.sort()” return None, not the list?。也就是说它直接改变了内存中的对象，并没有创建新对象。此类函数的返回值为None。因此，改变：

zero_diogonal_matrix = np.fill_diagonal(symmetric_matrix,0)

只是：

np.fill_diagonal(symmetric_matrix,0)

然后，您会看到symmetric_matrix中反映的更改。

Answer 2

这可能是矫kill过正，但是如果您想保留将意外最小化的宗旨，则可以将此函数（以及其他类似函数）包装在一个用于保留原始数组的函数中：

def fill_diagonal(source_array, diagonal):
    copy = source_array.copy()
    np.fill_diagonal(copy, diagonal)
    return copy

但是问题就变成了“通过这种方式，到底谁会对此感到惊讶？”

Numpy fill_diagonal返回无

2 个答案: