我想做一个numpy.array的第k个对角线的算术.我需要那些指数.例如,类似于:
>>> a = numpy.eye(2)
>>> a[numpy.diag_indices(a, k=-1)] = 5
>>> a
array([[ 1., 0.],
[ 5., 1.]])
不幸的是,diag_indices只返回包含主对角线的索引,所以在我正在做的那一刻:
a += numpy.diag([5], -1)
但这似乎不太好或不健全.:-)
numpy有没有办法获得除主要对角线以外的指数？
我正在尝试填充100x100矩阵上的对角线元素,如下面的matlab代码所示,所以如何在python中复制它.
T=(2*t0*diag(ones(1,100)))-(t0*diag(ones(1,99),1))-(t0*diag(ones(1,99),-1))
所以我知道RHS的第一个术语将填充矩阵的对角线值2*t0,
我在python中做如下:
x = np.zeros((100,100))
np.fill_diagonal(x,2*t0)
但是我不知道如何做第2和第3项,我知道它们会填充对角线元素上下的值-t0,而不是所有的对角线值,而只填充对角线的上下值使用-t0,rest all都是零,但我不知道如何为它编写python代码.
我找到了这段代码:
# diagonal with offset from the main diagonal
diag([1,2,3], k=1)
将输出为:
array([[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 2, 0],
[0, 0, 0, 3],
[0, 0, 0, 0]])
但是如何在我的问题的情况下将它应用于大矩阵？我在交互式python中工作,即Anaconda,那么我可以用于我的问题的其他包？