numpy.fill_diagonal#

numpy.fill_diagonal(a, val, wrap=False)[源代码]#

填充给定任意维度的数组的主对角线.

对于一个 a.ndim >= 2 的数组 a,对角线是值 a[i, ..., i] 的列表,其中索引 i 全部相同.此函数就地修改输入数组,不返回值.

参数:
a数组,至少为二维.

要就地填充其对角线的数组.

val标量或类数组

对角线上的值.如果 val 是标量,则该值沿对角线写入.如果是类数组,则展平的 val 沿对角线写入,必要时重复以填充所有对角线项.

wrapbool

对于NumPy版本到1.6.2中的高矩阵,对角线在N列后”环绕”.你可以通过此选项实现此行为.这仅影响高矩阵.

参见

diag_indices, diag_indices_from

备注

在 1.4.0 版本加入.

这个功能可以通过 diag_indices 获得,但内部这个版本使用了一个更快的实现,它从不构建索引,而是使用简单的切片.

示例

>>> 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]])

相同的函数可以操作一个4维数组:

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

我们仅展示几个块以示清晰:

>>> 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 选项仅影响高矩阵:

>>> # 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]])

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

>>> 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,对角线填充的顺序会根据翻转函数的变化而变化.

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