numpy.tril_indices#

numpy.tril_indices(n, k=0, m=None)[source]#

返回 (n, m) 数组下三角的索引。

参数：
nint

数组的行维度，返回的索引对于该维度有效。

kint, 可选

对角线偏移量 (详情参见 tril )。

mint, 可选

数组的列维度，返回的数组对于该维度有效。默认情况下，m 等于 n。

返回：
inds数组元组

分别为行索引和列索引。行索引按非递减顺序排序，并且对于每一行，对应的列索引严格递增。

参见

triu_indices

类似函数，用于上三角。

mask_indices

接受任意掩码函数的通用函数。

tril, triu

示例

>>> import numpy as np

计算两组不同的索引来访问 4x4 数组，一组用于从主对角线开始的下三角部分，另一组用于从主对角线右移两个对角线的下三角部分。

>>> il1 = np.tril_indices(4)
>>> il1
(array([0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]), array([0, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 3]))

请注意，行索引（第一个数组）是非递减的，并且对于每一行，对应的列索引（第二个数组）是严格递增的。以下是如何将它们与示例数组一起使用：

>>> a = np.arange(16).reshape(4, 4)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

用于索引：

>>> a[il1]
array([ 0,  4,  5, ..., 13, 14, 15])

以及赋值：

>>> a[il1] = -1
>>> a
array([[-1,  1,  2,  3],
       [-1, -1,  6,  7],
       [-1, -1, -1, 11],
       [-1, -1, -1, -1]])

这些几乎覆盖了整个数组（主对角线右移两个对角线）。

>>> il2 = np.tril_indices(4, 2)
>>> a[il2] = -10
>>> a
array([[-10, -10, -10,   3],
       [-10, -10, -10, -10],
       [-10, -10, -10, -10],
       [-10, -10, -10, -10]])
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