numpy.fill_diagonal

numpy.fill_diagonal(a, val, wrap=False)

填充给定任意维数组的主对角线.

对于具有 a.ndim >= 2 的数组 a ,对角线是具有所有相同索引 i 的值的列表 a[i, ..., i] .此函数就地修改输入数组,不返回值.

参数:

a数组,至少是 2D 的.

要就地填充对角线的数组.

val标量或类似数组

要写入对角线的值. 如果 val 是标量,则该值沿对角线写入. 如果是类似数组,则展平的 val 沿对角线写入,必要时重复以填充所有对角线条目.

wrapbool

对于 NumPy 1.6.2 版本之前的长矩阵,对角线在 N 列后"换行". 您可以使用此选项获得此行为. 这仅影响长矩阵.

参见

diag_indices , diag_indices_from

注释

此功能可以通过 diag_indices 获得,但内部版本使用更快的实现,永远不会构造索引,并且使用简单的切片.

示例

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>>> import numpy as np
>>> a = np.zeros((3, 3), int)
>>> np.fill_diagonal(a, 5)
>>> a
array([[5, 0, 0],
       [0, 5, 0],
       [0, 0, 5]])

同一函数可以对 4-D 数组进行操作:

>>> a = np.zeros((3, 3, 3, 3), int)
>>> np.fill_diagonal(a, 4)

为了清楚起见,我们只展示了几个块:

>>> a[0, 0]
array([[4, 0, 0],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])
>>> a[1, 1]
array([[0, 0, 0],
       [0, 4, 0],
       [0, 0, 0]])
>>> a[2, 2]
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 4]])

wrap 选项仅影响长矩阵:

>>> # tall matrices no wrap
>>> a = np.zeros((5, 3), int)
>>> np.fill_diagonal(a, 4)
>>> a
array([[4, 0, 0],
       [0, 4, 0],
       [0, 0, 4],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])

>>> # tall matrices wrap
>>> a = np.zeros((5, 3), int)
>>> np.fill_diagonal(a, 4, wrap=True)
>>> a
array([[4, 0, 0],
       [0, 4, 0],
       [0, 0, 4],
       [0, 0, 0],
       [4, 0, 0]])

>>> # wide matrices
>>> a = np.zeros((3, 5), int)
>>> np.fill_diagonal(a, 4, wrap=True)
>>> a
array([[4, 0, 0, 0, 0],
       [0, 4, 0, 0, 0],
       [0, 0, 4, 0, 0]])

可以通过使用 numpy.flipud 或 numpy.fliplr 反转元素的顺序来填充反对角线.

>>> a = np.zeros((3, 3), int);
>>> np.fill_diagonal(np.fliplr(a), [1,2,3])  # Horizontal flip
>>> a
array([[0, 0, 1],
       [0, 2, 0],
       [3, 0, 0]])
>>> np.fill_diagonal(np.flipud(a), [1,2,3])  # Vertical flip
>>> a
array([[0, 0, 3],
       [0, 2, 0],
       [1, 0, 0]])

请注意,填充对角线的顺序根据翻转函数而变化.

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