Numpy sửa đổi đường chéo ndarray

Question

có cách nào để có tham chiếu đến mảng chéo không? Tôi muốn mảng của tôi đường chéo để được chia bởi một yếu tố nào đó Cảm ơn

Answer 1

Nếu X là mảng của bạn và c là yếu tố,

X[np.diag_indices_from(X)] /= c 

Xem diag_indices_from trong cuốn hướng dẫn NumPy.

Answer 2

Một cách nhanh chóng để truy cập đường chéo của một mảng NumPy vuông (n,n) là với arr.flat[::n+1]:

n = 1000 
c = 20 
a = np.random.rand(n,n) 

a[np.diag_indices_from(a)] /= C# 119 microseconds 
a.flat[::n+1] /= C# 25.3 microseconds 

Answer 3

Chức năng np.fill_diagonal khá nhanh:

np.fill_diagonal(a, a.diagonal()/c) 

nơi a là mảng của bạn và c là yếu tố của bạn. Trên máy tính của tôi, phương pháp này nhanh như phương pháp của @ kwgoodman a.flat[::n+1] /= c, và theo ý kiến ​​của tôi một chút rõ ràng hơn (nhưng không phải là bóng bẩy).

Answer 4

So sánh 3 phương pháp trên:

import numpy as np 
import timeit 

n = 1000 
c = 20 
a = np.random.rand(n,n) 
a1 = a.copy() 
a2 = a.copy() 
a3 = a.copy() 

t1 = np.zeros(1000) 
t2 = np.zeros(1000) 
t3 = np.zeros(1000) 

for i in range(1000): 
    start = timeit.default_timer() 
    a1[np.diag_indices_from(a1)] /= c 
    stop = timeit.default_timer() 
    t1[i] = start-stop 

    start = timeit.default_timer() 
    a2.flat[::n+1] /= c 
    stop = timeit.default_timer() 
    t2[i] = start-stop 

    start = timeit.default_timer() 
    np.fill_diagonal(a3,a3.diagonal()/c) 
    stop = timeit.default_timer() 
    t3[i] = start-stop 

print([t1.mean(), t1.std()]) 
print([t2.mean(), t2.std()]) 
print([t3.mean(), t3.std()]) 

[-4.5693619907979154e-05, 9.3142851395411316e-06] 
[-2.338075107036275e-05, 6.7119609571872443e-06] 
[-2.3731951987429056e-05, 8.0455946813059586e-06] 

Vì vậy, bạn có thể thấy rằng phương pháp np.flat là nhanh nhất nhưng nhẹ. Khi tôi chạy điều này trong một vài lần có lần khi phương pháp fill_diagonal nhanh hơn một chút. Nhưng khả năng đọc khôn ngoan của nó có thể có giá trị bằng cách sử dụng phương thức fill_diagonal.