我不想修改现有阵列,我想创建一个新阵列。 具体来说,我的矩阵应为:
-2 1 0 0 0 0 ... 0
1 -2 1 0 0 0 ... 0
0 1 -2 1 0 0 ... 0
...
0 ..........1 -2 1
0 ..........0 1 -2
我从:
开始 self.A = np.array([-2, 1])
然后尝试连接98个零,但这似乎不是最佳方法。任何帮助将不胜感激。
答案 0 :(得分:2)
使用diag
制作对角矩阵:
In [140]: np.diag(np.full(5,-2))
Out[140]:
array([[-2, 0, 0, 0, 0],
[ 0, -2, 0, 0, 0],
[ 0, 0, -2, 0, 0],
[ 0, 0, 0, -2, 0],
[ 0, 0, 0, 0, -2]])
In [141]: np.diag(np.ones(4),1)
Out[141]:
array([[0., 1., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 0., 1.],
[0., 0., 0., 0., 0.]])
In [142]: np.diag(np.full(5,-2))+np.diag(np.ones(4),1)+np.diag(np.ones(4),-1)
Out[142]:
array([[-2., 1., 0., 0., 0.],
[ 1., -2., 1., 0., 0.],
[ 0., 1., -2., 1., 0.],
[ 0., 0., 1., -2., 1.],
[ 0., 0., 0., 1., -2.]])
scipy.sparse
具有一次设置多个对角线的方法:
In [143]: from scipy import sparse
In [144]: sparse.diags?
In [145]: sparse.diags([np.full(5,-2),np.ones(4),np.ones(4)],[0,-1,1])
Out[145]:
<5x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
with 13 stored elements (3 diagonals) in DIAgonal format>
In [147]: sparse.diags([np.full(5,-2),np.ones(4),np.ones(4)],[0,-1,1]).A
Out[147]:
array([[-2., 1., 0., 0., 0.],
[ 1., -2., 1., 0., 0.],
[ 0., 1., -2., 1., 0.],
[ 0., 0., 1., -2., 1.],
[ 0., 0., 0., 1., -2.]])
我可以使用np.ones(4, dtype=int)
来保持数组整数dtype。
In [148]: A = np.zeros((5,5),int)
In [149]: A[range(5),range(5)]=-2
In [150]: A[range(4),range(1,5)]=1
In [151]: A[range(1,5),range(4)]=1
In [152]: A
Out[152]:
array([[-2, 1, 0, 0, 0],
[ 1, -2, 1, 0, 0],
[ 0, 1, -2, 1, 0],
[ 0, 0, 1, -2, 1],
[ 0, 0, 0, 1, -2]])
或使用flat
使用的np.diag
迭代器:
In [163]: A = np.zeros((5,5),int)
In [164]: A.flat[0::6] = -2
In [165]: A.flat[1::6] = 1
In [166]: A.flat[5::6] = 1
In [167]: A
Out[167]:
array([[-2, 1, 0, 0, 0],
[ 1, -2, 1, 0, 0],
[ 0, 1, -2, 1, 0],
[ 0, 0, 1, -2, 1],
[ 0, 0, 0, 1, -2]])