如何用 numpy 刪除矩陣上三角部分的零

Question

我有一個形狀為 (68,68) 的矩陣“A”，它的上三角只有零。 下面的三角形有我感興趣的值。例如：

>>> A
array([[ 0,  0,  0],
       [ 1,  0,  0],
       [ 2,  3,  0],
       [ 4,  5,  6]])

我怎樣才能得到一個上三角沒有值的矩陣“B”，如下所示：

>>> B
array([[  ,   ,  ],
       [ 1,   ,  ],
       [ 2,  3,  ],
       [ 4,  5, 6]])

Answer 1

numpy 中並沒有真正表示“無價值”，至少不是以您解釋的方式。

您可以獲得的最接近的可能是np.nan ，這是“非數字”的常用表示形式。

np.nan被視為一個數字，因為它不會破壞任何試圖以數學方式處理它的代碼，但它也不被視為零，因為用它完成的任何操作都會導致np.nan 。 例如：

import numpy as np

>>> 0 + 10  
# output: 10

>>> np.nan + 10
# output: nan 

在您的情況下，用np.nan替換A的上三角部分實際上意味着“在使用A完成的任何操作中忽略這部分”。

至於如何用np.nan替換值，你可以這樣做：

import numpy as np

A = np.array([
    [ 0,  0,  0],
    [ 1,  0,  0],
    [ 2,  3,  0],
    [ 4,  5,  6],
])

A = A.astype(float)
A[A == 0] = np.nan

print(A)

Output：

[[nan nan nan]
 [ 1. nan nan]
 [ 2.  3. nan]
 [ 4.  5.  6.]]

請注意，我們必須將A從 integer 矩陣轉換為浮點矩陣，因為np.nan在技術上被認為是浮點數。