Python numpy tri用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.tri 的用法。

用法:

numpy.tri(N, M=None, k=0, dtype=<class 'float'>, *, like=None)

一个数组，在给定对角线处和下方都有一个，在其他地方有零。

参数：

N： int

数组中的行数。

M： 整数，可选

数组中的列数。默认情况下，M 等于 N。

k： 整数，可选

sub-diagonal 填充数组的位置和下方。 k = 0 是主对角线，而 k < 0 在其下方， k > 0 在其上方。默认值为 0。

dtype： dtype，可选

返回数组的数据类型。默认为浮点数。

like： array_like

允许创建非 NumPy 数组的引用对象。如果作为 like 传入的类似数组支持 __array_function__ 协议，则结果将由它定义。在这种情况下，它确保创建一个与通过此参数传入的数组对象兼容的数组对象。

返回：

tri： 形状的ndarray(N，M)

其下三角形在其他地方填充 1 和 0 的数组；换句话说 T[i,j] == 1 为 j <= i + k ，否则为 0。

例子：

>>> np.tri(3, 5, 2, dtype=int)
array([[1, 1, 1, 0, 0],
       [1, 1, 1, 1, 0],
       [1, 1, 1, 1, 1]])

>>> np.tri(3, 5, -1)
array([[0.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [1.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [1.,  1.,  0.,  0.,  0.]])