numpy.triu_indices

麻木的。triu_indices ( n , k = 0 , m = None )

返回 (n, m) 数组的上三角形的索引。

参数：

整数​

返回的索引对其有效的数组的大小。

k整数，可选

对角线偏移（triu详情请参见）。

m整数，可选

1.9.0 版本中的新增功能。

返回的数组对其有效的数组的列维度。默认情况下m等于n。

返回：

inds元组，ndarrays 的 shape(2)，shape( n )

三角形的索引。返回的元组包含两个数组，每个数组都有沿数组一维的索引。可用于对形状 ( n , n )的 ndarray 进行切片。

也可以看看

tril_indices

类似的函数，对于下三角。

mask_indices

接受任意掩码函数的通用函数。

triu,tril

笔记

1.4.0 版本中的新增功能。

例子

计算两组不同的索引来访问 4x4 数组，一组用于从主对角线开始的上三角部分，一组从右边的两个对角线开始：

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

以下是如何将它们与示例数组一起使用：

>>> 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]])

两者都用于索引：

>>> a[iu1]
array([ 0,  1,  2, ..., 10, 11, 15])

并用于赋值：

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

这些仅覆盖整个数组的一小部分（主数组右侧的两个对角线）：

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