NumPy 1.14 - numpy.triu_indices()

numpy.triu_indices




numpy

numpy.triu_indices

numpy.triu_indices(n, k=0, m=None) [source]

(N, m) सरणी के ऊपरी-त्रिभुज के सूचकांकों को लौटाएँ।

पैरामीटर:

n : int

सरणियों का आकार जिसके लिए लौटे हुए सूचक मान्य होंगे।

k : int, वैकल्पिक

विकर्ण ऑफसेट (विवरण के लिए triu देखें)।

एम : इंट, वैकल्पिक

संस्करण 1.9.0 में नया।

सरणियों का स्तंभ आयाम जिसके लिए लौटे हुए सरणियाँ मान्य होंगी। डिफ़ॉल्ट रूप से m को n बराबर लिया जाता है।

यह दिखाता है:

inds : tuple, आकार (2) की ndarrays, आकार ( n )

त्रिभुज के लिए सूचक। लौटे हुए टपल में दो एरे होते हैं, प्रत्येक में ऐरे के एक आयाम के साथ। आकार के एक ndarray टुकड़ा करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है ( n , n )।

यह भी देखें

tril_indices
इसी तरह के समारोह, कम त्रिकोणीय के लिए।
mask_indices
सामान्य कार्य एक मनमाने ढंग से मुखौटा समारोह को स्वीकार करना।

triu , tril

टिप्पणियाँ

संस्करण 1.4.0 में नया।

उदाहरण

4x4 सरणियों का उपयोग करने के लिए सूचकांकों के दो अलग-अलग सेटों की गणना करें, एक ऊपरी त्रिकोणीय भाग के लिए मुख्य विकर्ण पर शुरू होता है, और एक दो विकर्णों को आगे शुरू करता है:

>>> iu1 = np.triu_indices(4)
>>> iu2 = np.triu_indices(4, 2)

यहाँ एक नमूना सरणी के साथ उनका उपयोग कैसे किया जा सकता है:

>>> a = np.arange(16).reshape(4, 4)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

अनुक्रमण के लिए दोनों:

>>> a[iu1]
array([ 0,  1,  2,  3,  5,  6,  7, 10, 11, 15])

और मान प्रदान करने के लिए:

>>> a[iu1] = -1
>>> a
array([[-1, -1, -1, -1],
       [ 4, -1, -1, -1],
       [ 8,  9, -1, -1],
       [12, 13, 14, -1]])

ये पूरे सरणी के केवल एक छोटे से हिस्से को कवर करते हैं (मुख्य के दो विकर्ण सही):

>>> a[iu2] = -10
>>> a
array([[ -1,  -1, -10, -10],
       [  4,  -1,  -1, -10],
       [  8,   9,  -1,  -1],
       [ 12,  13,  14,  -1]])