numpy.triu_indices
numpy.triu_indices(n, k=0, m=None)
Функция triu_indices() возвращает индексы элементов верхнего треугольника массива указанного размера.
-
- n - целое положительное число.
- Ширина массива.
- k - целое положительное число (необязательный параметр).
-
Смещение диагонали треугольника (см.
tril()). - m - целое положительное число (необязательный параметр).
-
Высота массива. По умолчанию
m = n.
-
- tuple - кортеж массивов NumPy
- кортеж массивов с индексами элементов верхнего треугольника массива указанного размера.
Примеры
Извлечем индексы элементов верхнего треугольника квадратного массива с размером (4, 4):
>>> import numpy as np
>>>
>>> a = np.arange(16).reshape(4, 4)
>>> a
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])
>>>
>>> triu_ind = np.triu_indices(4)
>>> triu_ind
(array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3], dtype=int32), array([0, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 2, 3, 3], dtype=int32))
>>>
>>> a[triu_ind]
array([ 0, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 10, 11, 15])Пользуясь данным индексом мы можем присвоить элементам треугольника любое значение:
>>> a[triu_ind] = 777
>>> a
array([[777, 777, 777, 777],
[ 4, 777, 777, 777],
[ 8, 9, 777, 777],
[ 12, 13, 14, 777]])
С помощью параметра k диагональ треугольника можно смещать:
>>> a = np.arange(16).reshape(4, 4)
>>> a
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])
>>>
>>> triu_ind_km1 = np.triu_indices(4, k = -1)
>>>
>>> a[triu_ind_km1] = 777
>>> a
array([[777, 777, 777, 777],
[777, 777, 777, 777],
[ 8, 777, 777, 777],
[ 12, 13, 777, 777]])
>>>
>>> triu_ind_k1 = np.triu_indices(4, k = 1)
>>>
>>> a[triu_ind_k1] = 111
>>> a
array([[777, 111, 111, 111],
[777, 777, 111, 111],
[ 8, 777, 777, 111],
[ 12, 13, 777, 777]])Массивы могут любой длины и высоты:
np.set_printoptions(linewidth = 200, edgeitems = 15)
>>>
>>> a = np.arange(150).reshape(10, 15)
>>> a
array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14],
[ 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
[ 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44],
[ 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
[ 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74],
[ 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],
[ 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104],
[105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119],
[120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134],
[135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147, 148, 149]])
>>>
>>> triu_ind_rectan = np.triu_indices(n = 10, m = 15)
>>>
>>>
>>> a[triu_ind_rectan] = -7
>>> a
array([[ -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7],
[ 15, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7],
[ 30, 31, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7],
[ 45, 46, 47, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7],
[ 60, 61, 62, 63, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7],
[ 75, 76, 77, 78, 79, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7],
[ 90, 91, 92, 93, 94, 95, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7],
[105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7],
[120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, -7, -7, -7, -7, -7, -7, -7],
[135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, -7, -7, -7, -7, -7, -7]])
