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Python創(chuàng)建對(duì)稱矩陣的方法示例【基于numpy模塊】

更新時(shí)間：2017年10月12日 10:30:51 作者：Inside_Zhang

這篇文章主要介紹了Python創(chuàng)建對(duì)稱矩陣的方法,結(jié)合實(shí)例形式分析了Python基于numpy模塊實(shí)現(xiàn)矩陣運(yùn)算的相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下

本文實(shí)例講述了Python創(chuàng)建對(duì)稱矩陣的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：

對(duì)稱（實(shí)對(duì)稱）矩陣也即：

step 1：創(chuàng)建一個(gè)方陣

>>> import numpy as np
>>> X = np.random.rand(5**2).reshape(5, 5)
>>> X
array([[ 0.26984148, 0.25408384, 0.12428487, 0.0194565 , 0.91287708],
  [ 0.31837673, 0.35493156, 0.74336268, 0.31810561, 0.04409245],
  [ 0.06644445, 0.8967897 , 0.10990936, 0.05036292, 0.72581982],
  [ 0.94758512, 0.21375975, 0.36781736, 0.1633904 , 0.36070709],
  [ 0.53263787, 0.18380491, 0.0225521 , 0.91239367, 0.75521585]])

step 2：保留其上三角部分

>>> X = np.triu(X)
# 保留其上三角部分
>>> X
array([[ 0.26984148, 0.25408384, 0.12428487, 0.0194565 , 0.91287708],
  [ 0.  , 0.35493156, 0.74336268, 0.31810561, 0.04409245],
  [ 0.  , 0.  , 0.10990936, 0.05036292, 0.72581982],
  [ 0.  , 0.  , 0.  , 0.1633904 , 0.36070709],
  [ 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.75521585]])

step 3：將上三角”拷貝”到下三角部分

>>> X += X.T - np.diag(X.diagonal())
>>> X
array([[ 0.26984148, 0.25408384, 0.12428487, 0.0194565 , 0.91287708],
  [ 0.25408384, 0.35493156, 0.74336268, 0.31810561, 0.04409245],
  [ 0.12428487, 0.74336268, 0.10990936, 0.05036292, 0.72581982],
  [ 0.0194565 , 0.31810561, 0.05036292, 0.1633904 , 0.36070709],
  [ 0.91287708, 0.04409245, 0.72581982, 0.36070709, 0.75521585]])

注意，要減去一次對(duì)角線上的元素。因?yàn)樯先?code>cov，和下三角cov.T在進(jìn)行相加時(shí)會(huì)把主對(duì)角線上的元素相加兩次。

step 4：測(cè)試

>>> X.T == X
array([[ True, True, True, True, True],
  [ True, True, True, True, True],
  [ True, True, True, True, True],
  [ True, True, True, True, True],
  [ True, True, True, True, True]], dtype=bool)

更多關(guān)于Python相關(guān)內(nèi)容可查看本站專題：《Python數(shù)學(xué)運(yùn)算技巧總結(jié)》、《Python正則表達(dá)式用法總結(jié)》、《Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法教程》、《Python函數(shù)使用技巧總結(jié)》、《Python字符串操作技巧匯總》及《Python入門(mén)與進(jìn)階經(jīng)典教程》

希望本文所述對(duì)大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。

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