dask.array.triu_indices
dask.array.triu_indices¶
- dask.array.triu_indices(n, k=0, m=None, chunks='auto')[源代码]¶
返回一个 (n, m) 数组的上三角部分的索引。
此文档字符串是从 numpy.triu_indices 复制而来的。
Dask 版本可能存在一些不一致性。
- 参数
- n整数
返回的索引将有效的数组的大小。
- kint, 可选
对角偏移（详见 triu）。
- mint, 可选
1.9.0 新版功能.
返回数组有效的数组列维度。默认情况下，m 等于 n。
- 返回
- inds : 元组, 形状为(2)的ndarrays, 形状为(n)tuple, shape(2) 的 ndarrays, shape(
三角形的索引。返回的元组包含两个数组，每个数组包含沿着数组一个维度的索引。可以用于切片形状为(n, n)的ndarray。
参见
tril_indices类似的功能，用于下三角矩阵。
mask_indices接受任意掩码函数的通用函数。
triu,tril
注释
1.4.0 新版功能.
示例
>>> import numpy as np
计算两个不同的索引集以访问4x4数组，一个用于从主对角线开始的上三角部分，另一个从向右偏移两个对角线开始：
>>> iu1 = np.triu_indices(4) >>> iu2 = np.triu_indices(4, 2)
以下是如何与示例数组一起使用它们：
>>> a = np.arange(16).reshape(4, 4) >>> a array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15]])
用于索引：
>>> a[iu1] array([ 0, 1, 2, ..., 10, 11, 15])
用于赋值：
>>> a[iu1] = -1 >>> a array([[-1, -1, -1, -1], [ 4, -1, -1, -1], [ 8, 9, -1, -1], [12, 13, 14, -1]])
这些仅覆盖了整个数组的一小部分（主对角线右侧的两条对角线）：
>>> a[iu2] = -10 >>> a array([[ -1, -1, -10, -10], [ 4, -1, -1, -10], [ 8, 9, -1, -1], [ 12, 13, 14, -1]])