numpyで配列の対角行列に値を代入したい

8×8の行列があったとして、一つ上の対角行列に任意の配列を挿入したい場合はどのようにしたら良いのでしょうか？

python3
1diag = np.diag(some_nd_array, 1)
2

このようにすればsome_nd_arrayの対角行列を取得することは出来るのですが、この対角行列のインデックスを取得するやり方がわからない為値を代入することが出来ないです。

python3
1s=np.diag_indices(8)

このようにすれば完全対角のインデックスは取得できるのですが、やはり一つ上にずらしたインデックスを取得することが出来ません。
もしもこれを取得するやり方がない場合、自力でインデックスを取得する処理を書くしかないでしょうか？
ご回答の程宜しくお願い致します。

行動規範の内容に同意します

回答3件

こういう感じです。

python
1>>> a = np.zeros(64, dtype=int).reshape(8,8)
2>>> print(a)
3[[0 0 0 0 0 0 0 0]
4 [0 0 0 0 0 0 0 0]
5 [0 0 0 0 0 0 0 0]
6 [0 0 0 0 0 0 0 0]
7 [0 0 0 0 0 0 0 0]
8 [0 0 0 0 0 0 0 0]
9 [0 0 0 0 0 0 0 0]
10 [0 0 0 0 0 0 0 0]]
11>>> v= np.arange(1,8)
12>>> print(v)
13[1 2 3 4 5 6 7]
14>>> a[:-1,1:][np.diag_indices(7)] = v
15>>> print(a)
16[[0 1 0 0 0 0 0 0]
17 [0 0 2 0 0 0 0 0]
18 [0 0 0 3 0 0 0 0]
19 [0 0 0 0 4 0 0 0]
20 [0 0 0 0 0 5 0 0]
21 [0 0 0 0 0 0 6 0]
22 [0 0 0 0 0 0 0 7]
23 [0 0 0 0 0 0 0 0]]

投稿2021/08/01 07:23

ppaul

総合スコア24672

対角に配列を代入する場合は、np.fill_diagonal()関数を用います。
np.diag_indices()でインデックスを取得してから代入すると二度手間になりますので、np.fill_diagonal()を使用したほうが高速に動作します。

python
1# 実行例
2In [11]: a = np.zeros(64, dtype=int).reshape(8, 8)
3    ...: a
4Out[11]:
5array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
6       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
7       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
8       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
9       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
10       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
11       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
12       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])
13
14In [12]: v = np.arange(1, 8)
15    ...: np.fill_diagonal(a[:, 1:], v)
16
17In [13]: a
18Out[13]:
19array([[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
20       [0, 0, 2, 0, 0, 0, 0, 0],
21       [0, 0, 0, 3, 0, 0, 0, 0],
22       [0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 0],
23       [0, 0, 0, 0, 0, 5, 0, 0],
24       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 6, 0],
25       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 7],
26       [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])

投稿2021/08/06 01:18

kirara0048

総合スコア1399

エラーチェックとかは入っていませんが、numpy.arange()でこんな感じに作れます。

python
1import numpy as np
2
3def kth_diag_indices(n, k=0):
4    idx = np.arange(n - abs(k))
5    if k >= 0:
6        return (idx, idx + k)
7    else:
8        return (idx - k, idx)
9        
10arr = np.zeros((8, 8))
11
12arr[kth_diag_indices(8, 1)] = 1
13arr[kth_diag_indices(8, -2)] = 2
14print(arr)
15#[[0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
16# [0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]
17# [2. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
18# [0. 2. 0. 0. 1. 0. 0. 0.]
19# [0. 0. 2. 0. 0. 1. 0. 0.]
20# [0. 0. 0. 2. 0. 0. 1. 0.]
21# [0. 0. 0. 0. 2. 0. 0. 1.]
22# [0. 0. 0. 0. 0. 2. 0. 0.]]