Python 在numpy中更改矩阵对角线的值

如何在numpy中更改矩阵对角线的值

我检查了，但是那里的函数没有在numpy v 1.3.0中实现

假设我们有一个np.array X，我想把对角线的所有值都设置为0

def replaceDiagonal(matrix, replacementList):
    for i in range(len(replacementList)):
        matrix[i][i] = replacementList[i]

---

其中大小是n x n矩阵中的n。

您是否尝试过

numpy.fill\u diagonal

？请参见下面的内容和此。或文档中的以下内容（尽管当前已损坏）：

---

如果您使用的numpy版本没有

fill\u diagonal

（用于将对角线设置为常数）或

diag\u index\u from

，则可以通过数组切片轻松实现这一点：

# assuming a 2d square array
n = mat.shape[0]
mat[range(n), range(n)] = 0

这比Python中的显式循环快得多，因为循环在C中发生，并且可能是矢量化的

这样做的一个好处是，您还可以使用元素列表填充对角线，而不是常量值（如

diagflat

，但用于修改现有矩阵而不是创建新矩阵）。例如，这将矩阵的对角线设置为0、1、2、…：

# again assuming 2d square array
n = mat.shape[0]
mat[range(n), range(n)] = range(n)

如果您需要支持更多阵列形状，这将更加复杂（这就是为什么fill_diagonal很好…）：

---

（只有在Python3中才需要调用

list

，其中

zip

返回一个迭代器。）

下面是另一种很好的方法。如果需要阵列主对角线的一维视图，请使用：

A.ravel()[:A.shape[1]**2:A.shape[1]+1]

A.ravel()[i:max(0,A.shape[1]-i)*A.shape[1]:A.shape[1]+1]

A.ravel()[A.shape[1]*i:A.shape[1]*(i+A.shape[1]):A.shape[1]+1]

对于第i次超对角线使用：

A.ravel()[:A.shape[1]**2:A.shape[1]+1]

A.ravel()[i:max(0,A.shape[1]-i)*A.shape[1]:A.shape[1]+1]

A.ravel()[A.shape[1]*i:A.shape[1]*(i+A.shape[1]):A.shape[1]+1]

对于第i次对角线使用：

A.ravel()[:A.shape[1]**2:A.shape[1]+1]

A.ravel()[i:max(0,A.shape[1]-i)*A.shape[1]:A.shape[1]+1]

A.ravel()[A.shape[1]*i:A.shape[1]*(i+A.shape[1]):A.shape[1]+1]

或者通常，对于主对角线为0、次对角线为负、超对角线为正的第i对角线，使用：

A.ravel()[max(i,-A.shape[1]*i):max(0,(A.shape[1]-i))*A.shape[1]:A.shape[1]+1]

这些是视图而不是副本，因此提取对角线时运行速度更快，但对新数组对象所做的任何更改都将应用于原始数组。 在我的机器上，当将主对角线设置为常数时，这些函数比fill_diagonal函数运行得更快，但情况可能并非总是如此。它们还可以用于将值数组赋给对角线，而不仅仅是常量

注意：对于小型阵列，使用NumPy阵列的

flat

属性可能会更快。 如果速度是一个主要问题，那么将

a.shape[1]

作为局部变量是值得的。 此外，如果数组不连续，

ravel（）

将返回一个副本，因此，为了给跨步切片赋值，必须创造性地对用于生成跨步切片（如果是连续的）的原始数组进行切片，或者使用

flat

属性

此外，最初计划在NumPy 1.10和更高版本中，数组的“对角线”方法将返回视图而不是副本。 虽然还没有做出改变，但希望在某个时候，这种获取视图的技巧不再是必要的。 请参见

最小值。代码

X[np.diag_indices_from(X)] = 0.

---

您可以执行以下操作

假设你的矩阵是4*4矩阵

indices_diagonal = np.diag_indices(4)

yourarray[indices_diagonal] = Val

---

您使用的是什么版本的numpy

np.diag\u index\u from

是在v1.4中添加的是的，你是对的，我目前正在使用python v1.3。0@LangerHansIslands希望您指的是numpy 1.3，而不是Python1.3（它出现在90年代中期…：p）+1这是在numpy中实现这一点的正确方法。内置总是比使用两个for循环一次迭代一个数组元素更可取。或者

n=len（替换列表）；矩阵[：n，：n]=替换列表

。这在C中而不是在Python中进行循环，因此速度会快得多。@Dougal:太棒了，我不知道。你能把它作为答案发布吗？为了让未来的读者明白，

mat[:n，:n]=0

将整个数组/矩阵设置为0，而不仅仅是对角线元素

zip

version确实做了诊断。@gorlum0哇-谢谢你指出这一点。我只是编辑来修复它（那里实际上不需要

zip

）`。很酷，甚至是裸露的

范围

。这种含蓄的东西很难让人知道。又好又粗糙，我喜欢！唯一需要注意的是，我认为您将获得中描述的

wrap=True

行为。你也许可以解决这个问题，给你的切片增加一个足够的停止值。谢谢你，接得好。我只是编辑了它来修复这个问题和其他一些问题。