取矩阵上三角

1、numpy.triu(x,k):

x:输入数组

k:默认0,对角偏移项,用于指定置0值的位置;k=0表示主对角线的位置,此时保留主对角线上的值,下三角的元素全为0,k=1表示主对角右移1,k=-1表示对角线左移

2、numpy.triu_indices_from(x,k):返回上三角矩阵元素的索引,可根据索引返回矩阵上三角元素

x、k:同numpy.triu()

3、numpy.triu_indices(n,k,m):与numpy.triu_indices_from(x,k)类似,返回上三角矩阵元素的索引

n:行的维度

k:同 numpy.triu()

m:默认None,可用于指定具体的列的维度,默认与 n 相同

import numpy as np
x = np.arange(25).reshape(5,5)
print(x)#numpy.triu(arr, k=0),返回矩阵的上三角,此时下三角的元素全为0,k=0表示主对角线的位置,k=1表示主对角右移1,k=-1表示对角线左移1
uptri_0 = np.triu(x, k=0)
uptri_1 = np.triu(x, k=1)
uptri_2 = np.triu(x, k=-1)
print(uptri_0,uptri_1,uptri_2)uptri_idx = np.triu_indices_from(x, k=1)#返回矩阵上三角元素(k=1,不包含对角元素)的索引index
print("uptri_idx:",uptri_idx)
print(x[(uptri_idx)])#将index返回矩阵,矩阵返回对应index的值uptri_idx1 = np.triu_indices(5, k=1)
print("uptri_idx1:",uptri_idx1)
print(x[(uptri_idx1)])...........................
[[ 0  1  2  3  4][ 5  6  7  8  9][10 11 12 13 14][15 16 17 18 19][20 21 22 23 24]]#k=0
[[ 0  1  2  3  4][ 0  6  7  8  9][ 0  0 12 13 14][ 0  0  0 18 19][ 0  0  0  0 24]]
#k=1
[[ 0  1  2  3  4][ 0  0  7  8  9][ 0  0  0 13 14][ 0  0  0  0 19][ 0  0  0  0  0]]
#k=-1
[[ 0  1  2  3  4][ 5  6  7  8  9][ 0 11 12 13 14][ 0  0 17 18 19][ 0  0  0 23 24]]uptri_idx: (array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3]), array([1, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 3, 4, 4]))
[ 1  2  3  4  7  8  9 13 14 19]uptri_idx1: (array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3]), array([1, 2, 3, 4, 2, 3, 4, 3, 4, 4]))
[ 1  2  3  4  7  8  9 13 14 19]

取矩阵下三角与上三角类似:

numpy.tril(),numpy.tril_indices_from(),numpy.tril_indices()

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