python 实现方阵的对角线遍历示例

任务描述

对一个方阵矩阵,实现平行于主对角线方向的对角线元素遍历。

从矩阵索引入手:

[[ 1 2 3 4 5]
 [ 6 7 8 9 10]
 [11 12 13 14 15]
 [16 17 18 19 20]
 [21 22 23 24 25]]

上三角的索引遍历:

0 0
1 1
2 2
3 3
4 4

0 1
1 2
2 3
3 4

0 2
1 3
2 4

0 3
1 4

0 4

下三角的索引遍历:

1 0
2 1
3 2
4 3

2 0
3 1
4 2

3 0
4 1

4 0

代码

import numpy as np

A = np.arange(25)+1
A = np.mat(A.reshape([5, 5]))
print(A)

"""
[[ 1 2 3 4 5]
 [ 6 7 8 9 10]
 [11 12 13 14 15]
 [16 17 18 19 20]
 [21 22 23 24 25]]
"""

Num_element = A.shape[0]
c = int((Num_element-1)/2)
# print(c)

R = np.zeros_like(A)
# print(R)

for j in range(Num_element):
 print()
 i = 0
 # print(i, j)
 while np.max([i, j])<Num_element:
 print(i, j)
 if np.abs(i-j)%2==0:
 R[i, j] = A[c-int((j-i)/2), c+int((j-i)/2)]
 else:
 R[i, j] = (A[c-int((j-i-1)/2), c+int((j-i+1)/2)]+A[c-int((j-i+1)/2), c+int((j-i-1)/2)])/2

 i=i+1
 j=j+1

# print(R)

for k in range(1, Num_element):
 print()
 i = 0
 # print(i, j)
 while np.max([k, i])<Num_element:
 print(k, i)
 if np.abs(k-i)%2==0:
 R[k, i] = A[c-int((i-k)/2), c+int((i-k)/2)]
 else:
 R[k, i] = (A[c-int((i-k-1)/2), c+int((i-k+1)/2)]+A[c-int((i-k+1)/2), c+int((i-k-1)/2)])/2

 k=k+1
 i=i+1

print(R)

上述代码中对于每条对角线的所有元素执行相同的赋值操作。

考虑将其中重复的部分封装成函数:

def diag_opreation(k, i, Num_element, R, A):
 c = int((Num_element-1)/2)
 while np.max([k, i])<Num_element:
 print(k, i)
 if np.abs(k-i)%2==0:
 R[k, i] = A[c-int((i-k)/2), c+int((i-k)/2)]
 else:
 R[k, i] = (A[c-int((i-k-1)/2), c+int((i-k+1)/2)]+A[c-int((i-k+1)/2), c+int((i-k-1)/2)])/2

 k=k+1
 i=i+1
 return R

则代码变为:

for j in range(Num_element):
 print()
 i = 0
 # print(i, j)
 R = diag_opreation(i, j, Num_element, R, A)

# print(R)

for k in range(1, Num_element):
 print()
 i = 0
 # print(i, j)
 R = diag_opreation(k, i, Num_element, R, A)

print(R)

输出结果为:

[[13 11 9 7 5]
 [15 13 11 9 7]
 [17 15 13 11 9]
 [19 17 15 13 11]
 [21 19 17 15 13]]

以上这篇python 实现方阵的对角线遍历示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python 实现一个反向单位矩阵示例

    反向单位矩阵 单位矩阵即对角线为 1,如下: ​ 那么反向的单位矩阵就是反对角线为 1: ​ 左右镜像操作 这里采用 numpy 实现. 方案 1 import numpy as np A = np.eye(3) print(A) B1 = np.fliplr(A) print(B1) 方案 2 B2 = A[:,::-1] print(B2) 这面这两种方案就可以顺利实现反向单位矩阵的定义了.此外,我们拓展了另外两种操作. 上下镜像操作 方法 1 import numpy as np b =

  • numpy 返回函数的上三角矩阵实例

    numpy 返回函数的上三角矩阵 np.triu() matrix2=np.triu(matrix1) numpy.triu(m, k=0)[source] Upper triangle of an array. Return a copy of a matrix with the elements below the k-th diagonal zeroed. np.triu([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]], -1) array([[ 1, 2, 3]

  • numpy使用fromstring创建矩阵的实例

    使用字符串创建矩阵是一个很实用的功能,之前自己尝试了很多次的小功能使用这个方法就能够简单实现. 创建长度为16的字符串,是为了方便能够在各种数据类型之间转换. >>> s = "mytestfromstring" >>> len(s) 16 这个功能其实是比较让我兴奋的一个小功能,因为这个简单的转换实现了ASCII码的转换 >>> np.fromstring(s,dtype=np.int8) array([109, 121, 116

  • python+numpy实现的基本矩阵操作示例

    本文实例讲述了python+numpy实现的基本矩阵操作.分享给大家供大家参考,具体如下: #! usr/bin/env python # coding: utf-8 # 学习numpy中矩阵的代码笔记 # 2018年05月29日15:43:40 # 参考网站:http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ import numpy as np #==================矩阵的创建,增删查改,索引,运算==================

  • 详解python中Numpy的属性与创建矩阵

    ndarray.ndim:维度 ndarray.shape:形状 ndarray.size:元素个数 ndarray.dtype:元素数据类型 ndarray.itemsize:字节大小 创建数组: a = np.array([2,23,4]) # list 1d print(a) # [2 23 4] 指定数据类型: a = np.array([2,23,4],dtype=np.int) print(a.dtype) # int 64 dtype可以指定的类型有int32,float,floa

  • numpy创建单位矩阵和对角矩阵的实例

    在学习linear regression时经常处理的数据一般多是矩阵或者n维向量的数据形式,所以必须对矩阵有一定的认识基础. numpy中创建单位矩阵借助identity()函数.更为准确的说,此函数创建的是一个n*n的单位数组,返回值的dtype=array数据形式.其中接受的参数有两个,第一个是n值大小,第二个为数据类型,一般为浮点型.单位数组的概念与单位矩阵相同,主对角线元素为1,其他元素均为零,等同于单位1.而要想得到单位矩阵,只要用mat()函数将数组转换为矩阵即可. >>>

  • Python numpy.zero() 初始化矩阵实例

    那就废话不多说,直接上代码吧! new_array = np.zeros((107,4))# 共107行 每行4列 初值为0 >>> new_array = np.zeros((107,4)) >>> new_array array([[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0.

  • python 实现方阵的对角线遍历示例

    任务描述 对一个方阵矩阵,实现平行于主对角线方向的对角线元素遍历. 从矩阵索引入手: [[ 1 2 3 4 5] [ 6 7 8 9 10] [11 12 13 14 15] [16 17 18 19 20] [21 22 23 24 25]] 上三角的索引遍历: 0 0 1 1 2 2 3 3 4 4 0 1 1 2 2 3 3 4 0 2 1 3 2 4 0 3 1 4 0 4 下三角的索引遍历: 1 0 2 1 3 2 4 3 2 0 3 1 4 2 3 0 4 1 4 0 代码 impo

  • Python 迭代,for...in遍历,迭代原理与应用示例

    本文实例讲述了Python 迭代,for...in遍历,迭代原理与应用.分享给大家供大家参考,具体如下: 迭代是访问集合元素的一种方式.什么时候访问元素,什么时候再迭代,比一次性取出集合中的所有元素要节约内存.特别是访问大的集合时,用迭代的方式访问,比一次性把集合都读到内存要节省资源. demo.py(迭代,遍历): import time from collections import Iterable from collections import Iterator # 有__iter__方

  • python实现二维数组的对角线遍历

    本文实例为大家分享了python实现二维数组的对角线遍历,供大家参考,具体内容如下 第一种情况:从左上角出发,右下角结束 要完成的事情,就像下图: 话不多说,直接上Python实现代码与结果展示: # 输出遍历的索引与其对应的值 A = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] n = len(A) for i in range(n+n-1): for j in range(i+1): k = i-j if k<n and k>=0 and j<n: print("

  • selenium python浏览器多窗口处理代码示例

    本文主要研究的是selenium python浏览器多窗口处理的相关内容,分享了操作实例代码,具体如下: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'zuoanvip' #在测试过程中有时候会遇到出现多个浏览器窗口的情况,这时候我们可以通过窗口的句柄来操作不同窗口的元素 from selenium import webdriver import os import time driver =webdriver.Firefox()

  • Python实现XML文件解析的示例代码

    1. XML简介 XML(eXtensible Markup Language)指可扩展标记语言,被设计用来传输和存储数据,已经日趋成为当前许多新生技术的核心,在不同的领域都有着不同的应用.它是web发展到一定阶段的必然产物,既具有SGML的核心特征,又有着HTML的简单特性,还具有明确和结构良好等许多新的特性. test.XML文件 <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <catalog> <m

  • Python简单定义与使用二叉树示例

    本文实例讲述了Python简单定义与使用二叉树的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: class BinaryTree: def __init__(self,rootObj): self.root = rootObj self.leftChild = None self.rightChild = None def insertLeft(self,newNode): if self.leftChild == None: self.leftChild = BinaryTree(newNode) e

  • python 实现矩阵按对角线打印

    如下所示: Description: 将一个矩阵(二维数组)按对角线向右进行打印.(搜了一下发现好像是美团某次面试要求半小时手撕的题) Example: Input: [ [1,2,3,4], [5,1,2,3], [9,5,1,2] ] Output: [[4], [3, 3], [2, 2, 2], [1, 1, 1], [5, 5], [9]] 思路: 考虑每条对角线开头元素的index(i,j).i从0开始遍历,j从col-1开始遍历,首先考虑j的变化,若j变为0,则保持不变,让i变化.

  • Python实现图像的垂直投影示例

    Python + OpenCV 直接上代码 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from PIL import Image img=cv2.imread('0002.jpg') #读取图片,装换为可运算的数组 GrayImage=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #将BGR图转为灰度图 ret,thresh1=cv2.threshold(GrayImage,1

  • 用Python生成HTML表格的方法示例

    在 邮件报表 之类的开发任务中,需要生成 HTML 表格. 使用 Python 生成 HTML 表格基本没啥难度, for 循环遍历一遍数据并输出标签即可. 如果需要实现合并单元格,或者按需调整表格样式,就比较麻烦了. 这时,可以试试本文的主角 -- html-table包,借助它可生成各种样式的 HTML 表格. 接下来,以一个简单的例子演示 html-table 的常用用法: 开始之前,须通过 pip 安装 html-table 包: $ python -m pip install html

  • 使用Python绘制台风轨迹图的示例代码

    参考: 1.Basemap绘制中国地图 2.Basemap生成的图中绘制轨迹 使用CMA热带气旋最佳路径数据集,对我国周边的台风进行绘制 import re import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap path=r"E:\Computer Science\数学建模\第二次模拟赛题\附件" files= os.listdir(pa

随机推荐