NumPy：將一維數組轉換並整形為帶零的二維數組？

Question

如何將以下列表轉換並重塑為帶零的二維數組？

# original list 
[1, 0.96, 0.92, 0.88]

# 2D Array
[[1     0     0     0   ]
 [0.96  1     0     0   ]
 [0.92  0.96  1     0   ]
 [0.88  0.92  0.96  1   ]]

Answer 1

這是一種時髦的矢量化方式。 我們可以利用基於np.lib.stride_tricks.as_strided的scikit-image's view_as_windows來獲取滑動窗口視圖並解決它。

from skimage.util.shape import view_as_windows

# a is input array (convert to array with np.array() is input is list)
p = np.r_[a[::-1], np.zeros(len(a)-1, dtype=a.dtype)]
out = view_as_windows(p,len(a))[::-1]

或者，將其保留為 NumPy -

m = len(a)
n = p.strides[0]
out = np.lib.stride_tricks.as_strided(p[m-1:], shape=(m,m), strides=(-n,n))

Answer 2

使用for循環的正確實現是：

import numpy as np

A = np.array([1, 0.96, 0.92, 0.88])
B = np.zeros((A.shape[0], A.shape[0]))

for i in range(A.shape[0]):
    B[i:, i] = A[:A.shape[0]-i]

應該有一種方法可以對此進行矢量化並擺脫 for 循環以提高效率。任何人都有想法嗎？

我發現這個 SO 帖子比較相似並且有一堆矢量化實現： 滑動 window of M-by-N shape numpy.ndarray

Answer 3

以下為您工作：

import numpy as np 

arr = np.array([1, 0.96, 0.92, 0.88])

arr_cp = np.zeros((arr.shape[0], arr.shape[0]))

for i in range(arr.shape[0]):
  arr_cp[i][:i+1] = np.flip(arr[:i+1])

print(arr_cp)

Output：

 [[1. 0. 0. 0. ] [0.96 1. 0. 0. ] [0.92 0.96 1. 0. ] [0.88 0.92 0.96 1. ]]