numpy.fill_diagonal#

numpy.fill_diagonal(a, val, wrap=False)[source]#

填充给定任意维度数组的主对角线。

对于一个 a 且 a.ndim >= 2 的数组，其对角线是所有索引 i 相同的 a[i, ..., i] 值列表。此函数会就地修改输入数组，不返回任何值。

参数:
a数组，至少2维。

要就地填充对角线的数组。

val标量或类数组

要写入对角线的值。如果 val 是标量，则该值将写入对角线。如果 val 是类数组，则其展平后的值将写入对角线，并在必要时重复以填充所有对角线条目。

wrap布尔值

在 NumPy 版本1.6.2及更早版本中，对于高矩阵，对角线在N列后会“环绕”。您可以通过此选项启用此行为。这仅影响高矩阵。

另请参阅

diag_indices, diag_indices_from

注意

此功能可以通过 diag_indices 实现，但此版本内部使用了一个快得多的实现，它从不构造索引而是使用简单的切片。

示例

>>> import numpy as np
>>> a = np.zeros((3, 3), int)
>>> np.fill_diagonal(a, 5)
>>> a
array([[5, 0, 0],
       [0, 5, 0],
       [0, 0, 5]])

相同的函数可以操作4维数组

>>> a = np.zeros((3, 3, 3, 3), int)
>>> np.fill_diagonal(a, 4)

为清晰起见，我们只显示几个块

>>> a[0, 0]
array([[4, 0, 0],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])
>>> a[1, 1]
array([[0, 0, 0],
       [0, 4, 0],
       [0, 0, 0]])
>>> a[2, 2]
array([[0, 0, 0],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 4]])

wrap 选项仅影响高矩阵

>>> # tall matrices no wrap
>>> a = np.zeros((5, 3), int)
>>> np.fill_diagonal(a, 4)
>>> a
array([[4, 0, 0],
       [0, 4, 0],
       [0, 0, 4],
       [0, 0, 0],
       [0, 0, 0]])

>>> # tall matrices wrap
>>> a = np.zeros((5, 3), int)
>>> np.fill_diagonal(a, 4, wrap=True)
>>> a
array([[4, 0, 0],
       [0, 4, 0],
       [0, 0, 4],
       [0, 0, 0],
       [4, 0, 0]])

>>> # wide matrices
>>> a = np.zeros((3, 5), int)
>>> np.fill_diagonal(a, 4, wrap=True)
>>> a
array([[4, 0, 0, 0, 0],
       [0, 4, 0, 0, 0],
       [0, 0, 4, 0, 0]])

可以使用 numpy.flipud 或 numpy.fliplr 反转元素的顺序来填充反对角线。

>>> a = np.zeros((3, 3), int);
>>> np.fill_diagonal(np.fliplr(a), [1,2,3])  # Horizontal flip
>>> a
array([[0, 0, 1],
       [0, 2, 0],
       [3, 0, 0]])
>>> np.fill_diagonal(np.flipud(a), [1,2,3])  # Vertical flip
>>> a
array([[0, 0, 3],
       [0, 2, 0],
       [1, 0, 0]])

请注意，对角线的填充顺序会因翻转函数而异。

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