在 Numpy 中创建一个主对角线下方为 1 而其他位置为 0 的数组
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要创建一个主对角线下方为 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。tri() 函数返回一个数组，其下三角填充 1 而其他位置为 0；换句话说，对于 j <= i + k，T[i,j] == 1，否则为 0。
步骤
首先，导入所需的库−
import numpy as np现在，使用 numpy.tri() 方法创建一个数组，其中主对角线下方有 1，其他位置有 0 −
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以下为 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("
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)输出
数组... [[0. 0. 0. 0.] [1. 0. 0. 0.] [1. 1. 0. 0.] [1. 1. 1. 0.]] 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
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