在 Numpy 中创建一个主对角线上方为 1 而其他位置为 0 的数组
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要创建一个主对角线上方为 1 而其他位置为 0 的数组，请使用 Python Numpy 中的 numpy.tri() 方法
第一个参数是数组中的行数
第二个参数是数组中的列数
第三个参数 'k' 是数组填充的次对角线。
k = 0 是主对角线，而 k < 0 是主对角线下方，k > 0 是主对角线上方。默认值为 0。tri() 函数返回一个数组，其下三角用 1 填充，其他位置用 0 填充；换句话说，当 j <= i + k 时，T[i,j] == 1，否则为 0。
步骤
首先，导入所需的库 −
import numpy as np
现在，创建一个数组，其中主对角线上方为 1，其他位置为 0，使用 numpy.tri() 方法 −
arr = np.tri(4, 4, k = 1)
显示数组 −
print("数组...
",arr)
获取数据类型 −
print("
数组数据类型...
",arr.dtype)
获取数组的维度 −
print("
数组维度...
",arr.ndim)
获取数组的形状 −
print("
我们的数组形状...
",arr.shape)
获取数组元素的数量 −
print("
数组中的元素...
",arr.size)
示例
import numpy as np
# 要创建一个主对角线上方为 1 而其他位置为 0 的数组，请使用 Python Numpy 中的 numpy.tri() 方法
# 第一个参数是数组中的行数
# 第二个参数是数组中的列数
# 第三个参数 'k' 是数组填充的次对角线。
# k = 0 是主对角线，而 k < 0 位于其下方，k > 0 位于其上方。默认值为 0。
arr = np.tri(4, 4, k = 1)
# 显示我们的数组
print("数组...
",arr)
# 获取数据类型
print("
批量数据类型...
",arr.dtype)
# 获取数组的维度
print("
存储维度...
",arr.ndim)
# 获取数组的形状
print("
我们的吞吐量...
",arr.shape)
# 获取Array的元素个数
print("
数组中的元素...
",arr.size)
输出
数组... [[1. 1. 0. 0.] [1. 1. 1. 0.] [1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1.]] 数组数据类型... float64 数组维度... 2 我们的数组形状... (4, 4) 数组中的元素... 16
