获取影响原始数组的二维numpy阵列对角线

Question

我有一个二维的数字阵列。我想通过创建其对角线元素的数组并修改对角线数组来修改它，以便这些更改反映原来的2D数组。

我试过：

>>> a = np.ones(shape=(3,3))
>>> d1 = a[np.diag_indices_from(a)]
>>> d1
array([1., 1., 1.])
>>> d1[0] = 2
>>> d1
array([2., 1., 1.])
>>>a
array([[1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.]])

可以看出，这些更改不影响原始数组。

是否有任何方法来创建一个对角线数组，也将影响原始的2D数组？

编辑:当我处理行或列时，我得到了我想要的效果：

>>> row0 = a[0]
>>> row0[0] = 0
>>> a
array([[0., 1., 1.],
       [1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.]])
>>> column0=a[:,0]
>>> column0[2]=3
>>> a
array([[0., 1., 1.],
       [1., 1., 1.],
       [3., 1., 1.]])

Answer 1

您可以使用np.einsum精确地获得所需的内容：

。。增加的版本: 1.10.0 当输入数组可写时，einsum返回的视图现在是可写的。例如，np.einsum('ijk...->kji...', a)现在将具有与:py:func:np.swapaxes(a, 0, 2) <numpy.swapaxes>和np.einsum('ii->i', a)相同的效果，将返回2D数组对角线的可写视图。

a = np.ones((3,3))
b = np.einsum("ii->i",a)
b[:] = 2,3,4
a
# array([[2., 1., 1.],
#        [1., 3., 1.],
#        [1., 1., 4.]])

Answer 2

当您这样索引(花式索引)时，您就是获取副本而不是视图。您只需要将d1重新分配给a，就像定义它一样

a = np.ones(shape=(3,3))
d1 = a[np.diag_indices_from(a)]
d1[0] = 2
a[np.diag_indices_from(a)] = d1

Answer 3

正确的方法是使用np.diagonal和np.fill_diagonal。下面还添加了一种扭曲numpy的方法：

a = np.ones(shape=(3,3))
d1 = np.diagonal(a).copy()
d1[0] = 2
np.fill_diagonal(a,d1)

产出：

a

[[2. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

注意，基于np.diagonal：从NumPy 1.9开始，它返回原始数组上的只读视图。试图写入结果数组将产生错误。在将来的某个版本中，它将返回一个读/写视图，而对返回的数组的写入将改变您的原始数组。返回的数组将具有与输入数组相同的类型。

为了扭转numpy，您可以这样做，但我建议使用上面的解决方案：

a = np.ones(shape=(3,3))
d1 = np.diagonal(a)
d1.setflags(True)
d1[0] = 2
np.fill_diagonal(a,d1)

产出：

a

[[2. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]