Numpy 更改 3D 数组中的对角线值

Question

我有一个具有以下值的向量：dv = array([0., 0., 1.])。

如何将此向量对角化为 3D 数组，使向量中的每个元素都有自己的对角线：

array([[[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]],

       [[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]],

       [[1., 0., 0.],
        [0., 1., 0.],
        [0., 0., 1.]]])

到目前为止我已经尝试过：

import numpy as np

a = np.zeros((3,3,3))
di = np.diag_indices(3,3)
a[di] = dv

这几乎是正确的，但它并没有改变对角线上的所有元素。

Answer 1

试试这个 -

a = np.zeros((3,3,3))
dv = np.array([0, 0, 1])

i,j = np.diag_indices(3) #diagonal indices for a 2D matrix (3,3)
a[:,i,j] = dv[:,None]
a

array([[[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]],

       [[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]],

       [[1., 0., 0.],
        [0., 1., 0.],
        [0., 0., 1.]]])

您基本上得到了 2D 矩阵对角线，并使用它们从原始矩阵中获取 3 条对角线的视图。然后通过广播重复要更新为相同形状的对角线值并将其映射到对角线。

上述方法是基于从原始numpy数组中获取视图，然后使用赋值更新它。如果您不尝试执行分配任务，您可以简单地使用 arr.diagonal 和 axis1 和 axis2 参数来获取这两个轴的对角线值的副本。注意，这些轴的形状必须相等（方阵）

a = np.arange(0,2*3*3).reshape(2,3,3)

# array([[[ 0,  1,  2],
#         [ 3,  4,  5],
#         [ 6,  7,  8]],

#        [[ 9, 10, 11],
#         [12, 13, 14],
#         [15, 16, 17]]])

a.diagonal(axis1=1, axis2=2)

# array([[ 0,  4,  8],
#        [ 9, 13, 17]])

Numpy 更改 3D 数组中的对角线值

Numpy change diagonal values in a 3D array

numpy

python-3.x

diagonal

numpy-ndarray