替换numpy数组中的对角线元素

如何解决替换numpy数组中的对角线元素

如果我想在对角线上方创建一个值为 10、20、30、40 的 5x5 零矩阵，我可以执行以下操作：

import numpy as np
np.diag((1+np.arange(4))*10,k=1)

但是如何用相同的数组 10,20,30,40 替换 5x5 随机矩阵中对角线上方的元素？我尝试使用 numpy where 函数，它适用于一维数组，例如：

import numpy as np
array1 = np.array([2,2,2])
print np.where(array1==0,1,array1) 

但我不能让它在更高的维度上工作。我可以手动分配值，但我正在寻找更好的解决方案。

解决方法

您可以尝试预先索引：

a = np.arange(25).reshape(5,5)

s = np.arange(len(a))
a[s[:-1],s[1:]] = [10,20,30,40]

输出：

array([[ 0,10,2,3,4],[ 5,6,8,9],[10,11,12,14],[15,16,17,18,40],[20,21,22,23,24]])

,

也许这行得通。例如，对于这个数组：

arr = np.random.rand(5,5)
print(arr)

[[0.63267449 0.81436882 0.49014052 0.85241815 0.39175126]
 [0.79926876 0.46784356 0.64146423 0.24392249 0.70449611]
 [0.28667995 0.58503395 0.80665148 0.84331471 0.10687276]
 [0.59349235 0.23448985 0.25971096 0.60335227 0.31760505]
 [0.10723313 0.44694671 0.99660858 0.31529209 0.42713487]]

使用 np.diag(arr,k=1) 可以得到主对角线上方的对角线。

diag = np.diag(arr,k=1)

您可以使用 diag 获取 np.isin(...) 中元素的索引，然后将这些条目替换为 [10,40 ]。

idxs = np.isin(arr,diag).nonzero()
arr[idxs] = np.array([10,40 ],dtype = np.float)
arr

array([[ 0.63267449,10.,0.49014052,0.85241815,0.39175126],[ 0.79926876,0.46784356,20.,0.24392249,0.70449611],[ 0.28667995,0.58503395,0.80665148,30.,0.10687276],[ 0.59349235,0.23448985,0.25971096,0.60335227,40.        ],[ 0.10723313,0.44694671,0.99660858,0.31529209,0.42713487]])