将上三角形复制到python矩阵中的下三角形

Question

       iluropoda_melanoleuca  bos_taurus  callithrix_jacchus  canis_familiaris
ailuropoda_melanoleuca     0        84.6                97.4                44
bos_taurus                 0           0                97.4              84.6
callithrix_jacchus         0           0                   0              97.4
canis_familiaris           0           0                   0                 0

这是我所拥有的python矩阵的简短版本.我在上三角形中有信息.是否有一个简单的功能可以将上三角形复制到矩阵的下三角形？

Answer 1

要在NumPy中执行此操作,而不使用双循环,您可以使用tril_indices.

>>> i_lower = np.tril_indices(n, -1)
>>> matrix[i_lower] = matrix.T[i_lower]  # make the matrix symmetric

小心你不要尝试混合tril_indices,triu_indices因为他们都使用行主索引,即,这不起作用:

>>> i_upper = np.triu_indices(n, 1)
>>> i_lower = np.tril_indices(n, -1)
>>> matrix[i_lower] = matrix[i_upper]  # make the matrix symmetric
>>> np.allclose(dist.T, dist)
False

Answer 2

对 NumPy 数组执行此操作的最简单和最快（无循环）方法如下：

与接受的答案相比，100x100 矩阵的以下速度约快 3 倍，10x10 矩阵的速度大致相同。

import numpy as np

X= np.array([[0., 2., 3.],
             [0., 0., 6.],
             [0., 0., 0.]])

X = X + X.T - np.diag(np.diag(X))
print(X)

#array([[0., 2., 3.],
#       [2., 0., 6.],
#       [3., 6., 0.]])

请注意，矩阵必须要么是上三角开始，要么应该按如下方式制作上三角。

rng = np.random.RandomState(123)
X = rng.randomint(10, size=(3, 3))
print(X)
#array([[2, 2, 6],
#       [1, 3, 9],
#       [6, 1, 0]])

X = np.triu(X)
X = X + X.T - np.diag(np.diag(X))
print(X)
#array([[2, 2, 6],
#       [2, 3, 9],
#       [6, 9, 0]])

Answer 3

如果我正确理解了这个问题，我相信这会起作用

for i in range(num_rows):
    for j in range(i, num_cols):
        matrix[j][i] = matrix[i][j]