当前位置: 首页 > 面试题库 >

在Numpy中制作特殊的对角矩阵

邰钟展
2023-03-14
问题内容

我试图做一个看起来像这样的numpy数组:

[a b c       ]
[  a b c     ]
[    a b c   ]
[      a b c ]

因此,这涉及更新主对角线及其上方的两个对角线。

什么是有效的方法?


问题答案:

这是一个Toeplitz矩阵的示例-
您可以使用scipy.linalg.toeplitz以下命令构造它:

import numpy as np
from scipy.linalg import toeplitz

first_row = np.array([1, 2, 3, 0, 0, 0])
first_col = np.array([1, 0, 0, 0])

print(toeplitz(first_col, first_row))
# [[1 2 3 0 0 0]
#  [0 1 2 3 0 0]
#  [0 0 1 2 3 0]
#  [0 0 0 1 2 3]]


 类似资料:
  • 我正在尝试创建一个类似于这样的numpy数组: 所以这涉及到更新主对角线和它上面的两条对角线。 做这件事的有效方法是什么?

  • 特殊矩阵——三对角矩阵(Tridiagonal Matrix) 注:压缩存储的矩阵可以分为特殊矩阵和稀疏矩阵。对于那些具有相同元素或零元素在矩阵中分布具有一定规律的矩阵,被称之为特殊矩阵。对于那些零元素数据远远多于非零元素数目,并且非零元素的分布没有规律的矩阵称之为稀疏矩阵。 1. 三对角矩阵的概念 三对角矩阵就是对角线、邻近对角线的上下次对角线上有元素,其他位置均为0的矩阵。 三对角矩阵是一种特

  • 问题内容: 如何更改numpy中矩阵对角线的值? 我检查了Numpy Modify ndarray对角线 ,但是在numpy v 1.3.0中没有实现该功能。 假设我们有一个np.array X,我想将对角线的所有值设置为0。 问题答案: 你尝试了吗?请参阅以下答案和此讨论。或文档中的以下内容(尽管当前已损坏): http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/

  • 特殊矩阵——对称矩阵(Symmetric Matrix) 注:压缩存储的矩阵可以分为特殊矩阵和稀疏矩阵。对于那些具有相同元素或零元素在矩阵中分布具有一定规律的矩阵,被称之为特殊矩阵。对于那些零元素数据远远多于非零元素数目,并且非零元素的分布没有规律的矩阵称之为稀疏矩阵。 1. 对称矩阵的概念 元素以主对角线为对称轴对应相等的矩阵。 2. 对称矩阵的特性 对角矩阵都是对称矩阵,对称矩阵必须是方形矩阵

  • 这得到了我想要的,但可能没有很好地扩展? 产量

  • 本文向大家介绍Python中的Numpy矩阵操作,包括了Python中的Numpy矩阵操作的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Numpy 通过观察Python的自有数据类型,我们可以发现Python原生并不提供多维数组的操作,那么为了处理矩阵,就需要使用第三方提供的相关的包。 NumPy 是一个非常优秀的提供矩阵操作的包。NumPy的主要目标,就是提供多维数组,从而实现矩阵操作。 NumPy