用Python构建基于不同列表的矩阵

我将制作以下矩阵：

 s= [[s11 s12 s13]
     [s21 s22 s23]
     [s31 s32 s33]]

其中，我可以通过以下方式获得矩阵s的每个数组：

 sii = a(i)  ;  for s11, s22, and s33

 sij = a(i)**2 + 10    ;  for s12=s21, s23=s32, and s13=s31

这里，ai是一个数据列表：

 a = [0.1, 0.25, 0.12]

因此，当我使用以下内容时：

import numpy as np 

s = np.ones([3,3])

def matrix(s):
a = [0.1, 0.25, 0.12]
s[np.diag_indices_from(s)] = ai
s[~np.eye(s.shape[0],dtype=bool)] = ai**2 + 10

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这给了我一个错误。我怎样才能解决这个问题？谢谢

这里有一个关于如何操作对角线和非对角线值的提示

import numpy as np

s = np.ones([3,3])

def matrix(s):
    a = [1,2,3]
    for i in range(len(a)):
        s[i,i] = a[i] #  sii = a(i) 
        rc = (i + 1) % len(a)
        val = a[i] ** 2 + 10 
        s[i, rc] = val # sij = a(i)**2 + 10 
        s[rc, i] = val # sij = a(i)**2 + 10 
    return s

print(matrix(s)) 

输入：

[[ 1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.]]

输出：

[[  1.  11.   19.]
 [ 11.   2.  14.]
 [  19.  14.   3.]]

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根据你的回答，当我用ai=[0.1,0.25,0.12]代替ai=1时，我什么也得不到。你能给我一个如何输入列表的提示吗？@Fara你能给我一个输入和输出矩阵的例子，说明你的输出应该是什么样的吗？你可以用这个来更新你的问题。@Fara你想让out矩阵的每个元素都是一个Numpy数组吗？我得到的sii和sij（矩阵s的数组）是：sii=[0.1,0.25,0.12]，它们位于矩阵s的对角线上，总共3个，sij=[0.5,0.1,0.2]，它们位于s21,s31和s32。这里，s21＝s12，s23＝s32，。。。。谢谢你的帮助。还是不清楚你到底想要什么。请用清晰的期望或预期输出更新您的问题。