对 NumPy 数组执行操作，但从这些操作中屏蔽沿对角线的值

Question

因为我可以对数组执行操作，所以对对角线不执行任何操作 进行计算，使得除对角线之外的所有响应都

array ([[0.,  1.37, 1.,   1.37, 1.,   1.37, 1.]
       [1.37, 0. ,  1.37, 1.73, 2.37, 1.73, 1.37]
       [1. ,  1.37, 0. ,  1.37, 2. ,  2.37, 2. ]
       [1.37, 1.73, 1.37, 0. ,  1.37, 1.73, 2.37]
       [1. ,  2.37, 2. ,  1.37, 0. ,  1.37, 2. ]
       [1.37, 1.73, 2.37, 1.73, 1.37, 0. ,  1.37]
       [1. ,  1.37, 2. ,  2.37, 2. ,  1.37, 0. ]])

避免出现 NaN 值，但在所有响应中保留对角线上的值零

Answer 1

我想知道掩码数组是否可以执行您想要的操作，例如，

import numpy as NP
A = NP.random.random_integers(0, 9, 16).reshape(4, 4)
dg = NP.r_[ [NP.nan] * 4 ]  # proper syntax is 'nan' not 'NaN'
dg = NP.diag(dg)
A += dg                     # a 4x4 array w/ NaNs down the main diagonal
NP.sum(A, axis=1)           # doesn't work, gives: array([ NaN,  NaN,  NaN,  NaN])  
from numpy import ma as MA
Am = **MA.masked_invalid**(A)
NP.sum(Am, axis=1)         # now it works (treats 'nan' as 0)

执行此操作的另一种方法当然是首先将 NaN 转换为 0，然后
屏蔽 0：

NP.nan_to_num(A)
MA.masked_equal(A, 0)

最后，一步屏蔽和转换 NaN 通常很有效：

MA.fix_invalid(A)

非常简单，只需记住“ma”可能尚未出现在您的命名空间中，而且这些函数处理“NaN”和“infs”，这通常是您想要的。

Answer 2

>>> arr = [
... [0.,  1.37, 1.,   1.37, 1.,   1.37, 1.],
... [1.37, 0. ,  1.37, 1.73, 2.37, 1.73, 1.37],
... [1. ,  1.37, 0. ,  1.37, 2. ,  2.37, 2. ],
... [1.37, 1.73, 1.37, 0. ,  1.37, 1.73, 2.37],
... [1. ,  2.37, 2. ,  1.37, 0. ,  1.37, 2. ],
... [1.37, 1.73, 2.37, 1.73, 1.37, 0. ,  1.37],
... [1. ,  1.37, 2. ,  2.37, 2. ,  1.37, 0. ]
... ]
>>> for i in range(6):
...     for y in range(6):
...             if (i <> y):
...                     print arr[i][y]*arr[y][i]
...
1.8769
1.0
1.8769
1.0
1.8769
1.8769
1.8769
2.9929
5.6169
2.9929
1.0
1.8769
1.8769
4.0
5.6169
1.8769
2.9929
1.8769
1.8769
2.9929
1.0
5.6169
4.0
1.8769
1.8769
1.8769
2.9929
5.6169
2.9929
1.8769

取决于你需要计算什么

Answer 3

正常计算然后

myarray[arange(len(array)), arange(len(array))] = 0.

Answer 4

您可以像平常一样进行计算，然后将对角线设置回零吗？