Numpy修改ndarray对角线

Question

在numpy中有没有办法获取数组对角线的引用？ 我希望将数组对角线除以某个因子。

- Luca Fiaschi

Answer 1

假设你的数组为X，因子为c，

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

请参考Numpy手册中的diag_indices_from。

- Fred Foo

Answer 2

访问numpy数组中正方形(n,n)的对角线的快速方法是使用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

- kwgoodman

Answer 3

np.fill_diagonal函数速度相当快：

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

在我的机器上，这种方法的速度与@kwgoodman的a.flat[::n+1] /= c方法一样快，但我认为这种方法更清晰一些（但不像那么流畅），其中a是你的数组，c是你的因子。

- hunse

Answer 4

比较上述三种方法：

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]

因此，您可以看到np.flat方法是最快的，但仅略微如此。当我运行了几次时，有时fill_diagonal方法会更快一些。但就可读性而言，使用fill_diagonal方法更为值得。

- sachinruk