Python 如何访问numpy数组中索引满足某些条件的所有元素？

例如，我想将一个矩阵在其反对角线上的所有元素设置为零（I+j 我曾想过生成一个掩码，但它会导致访问掩码矩阵中的这些元素的相同问题

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最好的解决方案是什么？

由于您的矩阵似乎是正方形，您可以使用布尔掩码并执行以下操作：

n = mat.shape[0]
idx = np.arange(n)
mask = idx[:, None] + idx < n - 1
mat[mask] = 0

n=mat.shape[0]
idx=np.arange（n）
掩码=idx[：，无]+idx

要了解正在发生的事情：

>>> mat = np.arange(16).reshape(4, 4)
>>> n = 4
>>> idx = np.arange(n)
>>> idx[:, None] + idx
array([[0, 1, 2, 3],
       [1, 2, 3, 4],
       [2, 3, 4, 5],
       [3, 4, 5, 6]])
>>> idx[:, None] + idx < n - 1
array([[ True,  True,  True, False],
       [ True,  True, False, False],
       [ True, False, False, False],
       [False, False, False, False]], dtype=bool)
>>> mat[idx[:, None] + idx < n  -1] = 0
>>> mat
array([[ 0,  0,  0,  3],
       [ 0,  0,  6,  7],
       [ 0,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

>mat=np.arange（16）.重塑（4,4）
>>>n=4
>>>idx=np.arange（n）
>>>idx[：，无]+idx
数组（[[0,1,2,3]，
[1, 2, 3, 4],
[2, 3, 4, 5],
[3, 4, 5, 6]])
>>>idx[：，无]+idx>>mat[idx[：，None]+idx>>垫子
数组（[[0,0,0,3]，
[ 0,  0,  6,  7],
[ 0,  9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])

由于您的矩阵看起来是方形的，您可以使用布尔掩码并执行以下操作：

n = mat.shape[0]
idx = np.arange(n)
mask = idx[:, None] + idx < n - 1
mat[mask] = 0

n=mat.shape[0]
idx=np.arange（n）
掩码=idx[：，无]+idx

要了解正在发生的事情：

>>> mat = np.arange(16).reshape(4, 4)
>>> n = 4
>>> idx = np.arange(n)
>>> idx[:, None] + idx
array([[0, 1, 2, 3],
       [1, 2, 3, 4],
       [2, 3, 4, 5],
       [3, 4, 5, 6]])
>>> idx[:, None] + idx < n - 1
array([[ True,  True,  True, False],
       [ True,  True, False, False],
       [ True, False, False, False],
       [False, False, False, False]], dtype=bool)
>>> mat[idx[:, None] + idx < n  -1] = 0
>>> mat
array([[ 0,  0,  0,  3],
       [ 0,  0,  6,  7],
       [ 0,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

>mat=np.arange（16）.重塑（4,4）
>>>n=4
>>>idx=np.arange（n）
>>>idx[：，无]+idx
数组（[[0,1,2,3]，
[1, 2, 3, 4],
[2, 3, 4, 5],
[3, 4, 5, 6]])
>>>idx[：，无]+idx>>mat[idx[：，None]+idx>>垫子
数组（[[0,0,0,3]，
[ 0,  0,  6,  7],
[ 0,  9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])