np.triu_indices 返回右上三角函数

骑猪看日落 2022-10-05 09:57 30阅读 0赞

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3MTkyNTU0_size_16_color_FFFFFF_t_70]

>>> 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]])
    >>> iu1 = np.triu_indices(4)
    >>> iu1
    (array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3]), array([0, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 2, 3, 3]))   #表示 哪行那列的 矩阵数据
    
    >>> a[iu1]
    array([ 0,  1,  2,  3,  5,  6,  7, 10, 11, 15])  #按照索引取值
    
    >>> iu1 = np.triu_indices(4,1)
    >>> iu1
    (array([0, 0, 0, 1, 1, 2]), array([1, 2, 3, 2, 3, 3]))
    >>> a[iu1]
    array([ 1,  2,  3,  6,  7, 11])

eucl\_dist = euclidean\_distances(norm, norm)\[np.triu\_indices(T, k=1)\] \# 100 \*100的距离矩阵

数量应该 是 （100\*100 - 主对角元素100）/2 = 4950 的一维向量

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L20wXzM3MTkyNTU0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221005/e6da5aa6309f495cbe5605aee94bb7aa.png

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