numpy合并上下三角形答案

【问题标题】：numpy merge upper and lower triangularnumpy合并上下三角形
【发布时间】：2020-09-29 03:00:53
【问题描述】：

我基本上想做与this question相反的事情。我有两个矩阵被np.tril 或np.triu 分割，我想将它们重新组合成一个矩阵。

A = array([[ 0. ,  0. ,  0. ],
           [ 0.1,  0. ,  0. ],
           [ 0.6,  0.5,  0. ]])

B = array([[ 0. ,  0.4,  0.8],
           [ 0. ,  0. ,  0.3],
           [ 0. ,  0. ,  0. ]])

我希望它看起来像

array([[ 0. ,  0.4,  0.8],
       [ 0.1,  0. ,  0.3],
       [ 0.6,  0.5,  0. ]])

是否有内置的 numpy 函数来执行此操作？

【问题讨论】：

标签： python numpy matrix

【解决方案1】：

你的意思是A+B ？

import numpy
A = numpy.array([[ 0. ,  0. ,  0. ],
           [ 0.1,  0. ,  0. ],
           [ 0.6,  0.5,  0. ]])

B = numpy.array([[ 0. ,  0.4,  0.8],
           [ 0. ,  0. ,  0.3],
           [ 0. ,  0. ,  0. ]])

print A+B

array([[ 0. ,  0.4,  0.8],
       [ 0.1,  0. ,  0.3],
       [ 0.6,  0.5,  0. ]])

【讨论】：

【解决方案2】：

如果值是字符串，那么只要 B 是上三角形就可以。

A = np.array([[ 0. ,  0. ,  0. ],
           [ '0.1**',  0. ,  0. ],
           [ 0.6,  '0.5**',  0. ]])

B = np.array([[ 0. ,  0.4,  '0.8***'],
           [ 0. ,  0. ,  0.3],
           [ 0. ,  0. ,  0. ]])

for i in range(0,len(A)):
    for j in range(0,i):
        B[i,j]=A[i,j]
            
B

array([['0.0', '0.4', '0.8***'],
       ['0.1**', '0.0', '0.3'],
       ['0.6', '0.5**', '0.0']], dtype='<U32')

【讨论】：