为每个python numpy用不同的值填充矩阵对角线

Question

我看到一个函数numpy.fill_diagonal为对角线元素分配相同的值。但我想为每个对角线元素分配不同的随机值。我怎样才能在 python 中做到这一点？可能正在使用 scipy 或其他库？

Answer 1

文档将填充称为标量，这是一个现有的文档错误。事实上，任何可以在这里广播的值都可以。val

填充对角线适用于类似数组的情况：

>>> a = np.arange(1,10).reshape(3,3)
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
>>> np.fill_diagonal(a, [99, 42, 69])
>>> a
array([[99,  2,  3],
       [ 4, 42,  6],
       [ 7,  8, 69]])

这是一个跨步技巧，因为对角线元素的间隔是数组的宽度 + 1。

从文档字符串来看，这也是比使用更好的实现np.diag_indices：

Notes
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.. versionadded:: 1.4.0

This functionality can be obtained via `diag_indices`, but internally
this version uses a much faster implementation that never constructs the
indices and uses simple slicing.

Answer 2

您可以使用np.diag_indices获取这些索引，然后简单地使用这些索引索引到数组并分配值。

这是一个示例运行来说明它 -

In [86]: arr          # Input array
Out[86]: 
array([[13, 69, 35, 98, 16],
       [93, 42, 72, 51, 65],
       [51, 33, 96, 43, 53],
       [15, 26, 16, 17, 52],
       [31, 54, 29, 95, 80]])

# Get row, col indices
In [87]: row,col = np.diag_indices(arr.shape[0])

# Assign values, let's say from an array to illustrate
In [88]: arr[row,col] = np.array([100,200,300,400,500])

In [89]: arr
Out[89]: 
array([[100,  69,  35,  98,  16],
       [ 93, 200,  72,  51,  65],
       [ 51,  33, 300,  43,  53],
       [ 15,  26,  16, 400,  52],
       [ 31,  54,  29,  95, 500]])

您还可以使用np.diag_indices_from并且可能会更理想，就像这样 -

row, col = np.diag_indices_from(arr)

注意：尝试过的功能可以正常工作。这在之前的问答中讨论过 - Numpy 也修改 ndarray 对角线。