【问题标题】：Numpy modify ndarray diagonalNumpy修改ndarray对角线
【发布时间】：2011-09-12 22:27:34
【问题描述】：

在 numpy 中有什么方法可以获取对数组对角线的引用吗？我希望我的数组对角线除以某个因子谢谢

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果X 是您的数组并且c 是因素，

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

请参阅 Numpy 手册中的 diag_indices_from。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用arr.flat[::n+1] 可以快速访问正方形(n,n) numpy 数组的对角线：

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

【讨论】：

【解决方案3】：

np.fill_diagonal 函数相当快：

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

a 是您的数组，c 是您的因素。在我的机器上，这种方法与@kwgoodman 的a.flat[::n+1] /= c 方法一样快，而且在我看来更清晰一些（但没有那么流畅）。

【讨论】：

【解决方案4】：

以上3种方法比较：

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]

所以你可以看到np.flat 方法是最快的，但也很勉强。当我再运行几次时，有时fill_diagonal 方法会稍微快一些。但就可读性而言，它可能值得使用 fill_diagonal 方法。

【讨论】：