生成具有对角线边缘的数组的pythonic方法是什么？答案

【问题标题】：What's a pythonic way to generate an array with a diagonal edge?生成具有对角线边缘的数组的pythonic方法是什么？
【发布时间】：2020-03-16 06:48:08
【问题描述】：

我通过使用两个 for 循环创建了一个对角线边缘的数组，但我想知道是否有更简单的方法可以做到这一点，例如使用列表推导：

im_diag = np.zeros((im_size, im_size), dtype=np.int8)

for x in range(im_size):
    for y in range(im_size):
        if x+y >= im_size:
            im_diag[x,y] = 1

输出（im_size = 5）：

>>> im_size
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 1],
       [0, 0, 0, 1, 1],
       [0, 0, 1, 1, 1],
       [0, 1, 1, 1, 1]], dtype=int8)

【问题讨论】：

标签： python numpy for-loop list-comprehension numpy-ndarray

【解决方案1】：

通常在使用 numpy 时，使用向量化方法要好得多，随着所需数组大小的增加，这将比使用循环和列表理解的方法快得多。

>>> np.flip(np.tril(np.ones((5,5)), k=-1), 1)
array([[0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1.],
       [0., 0., 0., 1., 1.],
       [0., 0., 1., 1., 1.],
       [0., 1., 1., 1., 1.]])

np.ones 创建1s 的数组，

np.tril 创建下三角阵列

np.flip 水平翻转数组

与其他答案的时间比较：

如图所示，使用n>=10，numpy 方法速度更快，随着 n 变大，这种方法往往比列表理解解决方案快 10 倍左右。

要重现的代码：

import perfplot
import numpy as np

def cdjb(n):
    return np.flip(np.tril(np.ones((n,n)), k=-1), 1)

def displayname(n):
    return [[int(j > i) for j in range(n)] for i in range(n)][::-1]

def MikeMajara(n):
    return [[1 if i+j >= n else 0 for i in range(n)] for j in range(n)]

perfplot.show(
    setup=lambda n: n,
    n_range=[2**k for k in range(14)],
    kernels=[
        cdjb,displayname,MikeMajara
        ],
    xlabel='Size of Array',
    )

【讨论】：

在那种情况下，我会说那应该是你答案的一部分。对于（特别是对于学习者）来说，没有一见钟情的明显方式。我还要说缺点是可读性，因为问题中没有提到效率或大数组维度，但仍然使用和链接库的高级函数。出于这个原因，恕我直言，最好的方法是 OPs 帖子，除非效率受到威胁。
@MikeMajara 我添加了时间比较图。您的列表理解解决方案比另一个更快，（+1）但 numpy 仍然会在 n 大于 10 时击败两者。

【解决方案2】：

使用列表理解（不需要numpy）：

n = 5
[[int(j > i) for j in range(n)] for i in range(n)][::-1]

给予

[[0, 0, 0, 0, 0],
 [0, 0, 0, 0, 1],
 [0, 0, 0, 1, 1],
 [0, 0, 1, 1, 1],
 [0, 1, 1, 1, 1]]

其中[::-1] 只是反转外部列表。

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您正在寻找理解列表，这可能是您的解决方案：

[[1 if i+j >= im_size else 0 for i in range(im_size)] for j in range(im_size)]

但复杂的理解列表更难阅读/理解。而且不可读的代码不是pythonic。所以考虑一下。

【讨论】：