是否可以采用包含 171 个值的一维 numpy 数组并将这些值放入 18X18 矩阵的顶部三角形中？
我觉得我应该能够使用 np.triu_indices 以某种方式做到这一点，但我不太明白!
谢谢!
最佳答案
参见 What is the most efficient way to get this kind of matrix from a 1D numpy array?和 Copy flat list of upper triangle entries to full matrix?
大致的做法是
result = np.zeros(...)
ind = np.triu_indices(...)
result[ind] = values
详细信息取决于目标数组的大小，以及您的值在目标中的布局。
In [680]: ind = np.triu_indices(4)
In [681]: values = np.arange(16).reshape(4,4)[ind]
In [682]: result = np.zeros((4,4),int)
In [683]: result[ind]=values
In [684]: values
Out[684]: array([ 0, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 10, 11, 15])
In [685]: result
Out[685]:
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 0, 5, 6, 7],
[ 0, 0, 10, 11],
[ 0, 0, 0, 15]])
关于python - 将一维 numpy 数组转换为矩阵的顶部三角形，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/34913483/