在Python中替换给定k的矩阵的所有子对角线

我想替换k-对角线下的所有次对角线值

例如：

In [17]: lowerdiags = [np.diag(matrix, k=e+1).tolist() for e in range(-len(matrix), k)]

In [18]: print(lowerdiags)

Out[19]: [[1], [1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1]]

我们首先导入numpy库：

import numpy as np

然后我们创建矩阵：

In [14]: matrix = np.matrix('1 1 1 1 1 1; 1 1 1 1 1 1; 1 1 1 1 1 1; 1 1 1 1 1 1; 1 1 1 1 1 1')

然后我们得到：

In [15]: print(matrix)

Out[16]: 
    [[1 1 1 1 1 1]
     [1 1 1 1 1 1]
     [1 1 1 1 1 1]
     [1 1 1 1 1 1]
     [1 1 1 1 1 1]]

然后我们得到k=1时k-对角线下的对角线，例如：

In [17]: lowerdiags = [np.diag(matrix, k=e+1).tolist() for e in range(-len(matrix), k)]

In [18]: print(lowerdiags)

Out[19]: [[1], [1, 1], [1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1]]

我被困在这里，我应该为k=1添加什么，并替换每0的所有值，就像这样：（知道我们刚刚找到了子对角线）

甚至对于k=0：

[[1 1 1 1 1 1]
 [0 1 1 1 1 1]
 [0 0 1 1 1 1]
 [0 0 0 1 1 1]
 [0 0 0 0 1 1]]

---

感谢您的帮助和耐心。

我找到了一种方法，使用numpy方法：填充对角线，并在不同的k:

# Import numpy library
import numpy as np

def Exercise_3(matrix, k):
    # print initial matrix
    print(matrix)
    
    for k in range(-len(matrix)+1, k):
        if k < 0:
            # Smart slicing when filling diagonals with "np.fill_diagonal" on our matrix for lower diagonals
            np.fill_diagonal(matrix[-k:, :k], 0)
        if k > 0:
            # Smart slicing when filling diagonals with "np.fill_diagonal" on our matrix for upper diagonals
            np.fill_diagonal(matrix[:-k, k:], 0)
        if k == 0:
            # Just replace the main diagonal by 0
            np.fill_diagonal(matrix, 0)
        # print to see each change on the matrix    
        #print(matrix)
        
        #print(k)

    return matrix

def main():
    k = 0
    # an another way of creating a matrix
    #matrix = np.matrix('1 1 1 1 1 1; 1 1 1 1 1 1; 1 1 1 1 1 1; 1 1 1 1 1 1; 1 1 1 1 1 1; 1 1 1 1 1 1')
    # matrix of 5 rows and 5 columns filled by 1
    matrix = np.array(([1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1]))
    
    NewMatrix = Exercise_3(matrix, k)
    print(NewMatrix)

main()

#导入numpy库
将numpy作为np导入
def练习3（矩阵，k）：
#打印初始矩阵
打印（矩阵）
对于范围内的k（-len（矩阵）+1，k）：
如果k<0：
#在我们的下对角线矩阵上用“np.fill_diagonal”填充对角线时进行智能切片
np.fill_对角线（矩阵[-k:，：k]，0）
如果k>0：
#在上对角线矩阵上用“np.fill_diagonal”填充对角线时进行智能切片
np.fill_对角线（矩阵[：-k，k:]，0）
如果k==0：
#只需将主对角线替换为0
np.填充_对角线（矩阵，0）
#打印以查看矩阵上的每个更改
#打印（矩阵）
#印刷品（k）
返回矩阵
def main（）：
k=0
#创建矩阵的另一种方法
#矩阵=np.矩阵（'11；11；11；11；11；11；11；11；11；11；11；11；11；11；11'）
#由5行5列组成的矩阵，由1填充
矩阵=np.数组（[1,1,1,1,1]，[1,1,1,1,1]，[1,1,1,1,1]，[1,1,1,1]，[1,1,1,1]））
NewMatrix=练习3（矩阵，k）
打印（新矩阵）
main（）