Python 映照出一片黑暗

我有一个多维度的数组（N*N*M），我想在主对角线上有效地镜像它。 对于N=1，我做了以下工作：

A = np.array([[1, 0, 6, 5], [0, 2, 0, 0], [1, 0, 2, 0], [0, 1, 0, 3]])
A = np.tril(A) + np.triu(A.T, 1)
'''
From:
array([[1, 0, 6, 5],
       [0, 2, 0, 0],
       [1, 0, 2, 0],
       [0, 1, 0, 3]])
To:
array([[1, 0, 1, 0],
       [0, 2, 0, 1],
       [1, 0, 2, 0],
       [0, 1, 0, 3]])
'''

但是这（

np.tril

和

np.triu

）不适用于更高维度，例如

A = np.array([[[1], [0], [6], [5]], [[0], [2],[0], [0]], [[1], [0], [2], [0]], [[0], [1], [0], [3]]]) # (4,4,1)
A = np.array([[[1,2], [0,3], [6,5], [5,6]], [[0,3], [2,2],[0,1], [0,3]], [[1,5], [0,2], [2,1], [0,9]], [[0,1], [1,2], [0,2], [3,4]]]) # (4,4,2)

---

有什么办法可以有效地做到这一点（无需for循环）？我不介意镜像矩阵的底部或顶部三角形这是一种简单的方法：

将numpy导入为np
#示例数据，形状（4,4,2）
a=np.array（[[1,2]，[0,3]，[6,5]，[5,6]，
[[0, 3], [2, 2], [0, 1], [0, 3]],
[[1, 5], [0, 2], [2, 1], [0, 9]],
[[0, 1], [1, 2], [0, 2], [3, 4]]])
#1的下三角形，形状（4,4,1）
tril=np.tril（np.one（a.shape[：-1]，a.dtype））[…，np.newaxis]
#具有额外尺寸和形状的眼睛矩阵（4,4,1）
eye=np.eye（a.shape[0]，dtype=a.dtype）[……，np.newaxis]
#下三角
心房=a*tril
#添加上部三角形并删除两次添加的对角线
结果=心房+心房swapaxes（0,1）-a*眼
#检查结果
打印（结果[…，0]）
# [[1 0 1 0]
#  [0 2 0 1]
#  [1 0 2 0]
#  [0 1 0 3]]
打印（结果[…，1]）
# [[2 3 5 1]
#  [3 2 2 2]
#  [5 2 1 2]
#  [1 2 2 4]]