Python创建对称矩阵的方法示例【基于numpy模块】

Onida ·

更新时间:2024-11-14

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本文实例讲述了Python创建对称矩阵的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：

对称（实对称）矩阵也即：

step 1：创建一个方阵


>>> import numpy as np
>>> X = np.random.rand(5**2).reshape(5, 5)
>>> X
array([[ 0.26984148, 0.25408384, 0.12428487, 0.0194565 , 0.91287708],
  [ 0.31837673, 0.35493156, 0.74336268, 0.31810561, 0.04409245],
  [ 0.06644445, 0.8967897 , 0.10990936, 0.05036292, 0.72581982],
  [ 0.94758512, 0.21375975, 0.36781736, 0.1633904 , 0.36070709],
  [ 0.53263787, 0.18380491, 0.0225521 , 0.91239367, 0.75521585]])

step 2：保留其上三角部分


>>> X = np.triu(X)
# 保留其上三角部分
>>> X
array([[ 0.26984148, 0.25408384, 0.12428487, 0.0194565 , 0.91287708],
  [ 0.  , 0.35493156, 0.74336268, 0.31810561, 0.04409245],
  [ 0.  , 0.  , 0.10990936, 0.05036292, 0.72581982],
  [ 0.  , 0.  , 0.  , 0.1633904 , 0.36070709],
  [ 0.  , 0.  , 0.  , 0.  , 0.75521585]])

step 3：将上三角”拷贝”到下三角部分


>>> X += X.T - np.diag(X.diagonal())
>>> X
array([[ 0.26984148, 0.25408384, 0.12428487, 0.0194565 , 0.91287708],
  [ 0.25408384, 0.35493156, 0.74336268, 0.31810561, 0.04409245],
  [ 0.12428487, 0.74336268, 0.10990936, 0.05036292, 0.72581982],
  [ 0.0194565 , 0.31810561, 0.05036292, 0.1633904 , 0.36070709],
  [ 0.91287708, 0.04409245, 0.72581982, 0.36070709, 0.75521585]])

注意，要减去一次对角线上的元素。因为上三角cov，和下三角cov.T在进行相加时会把主对角线上的元素相加两次。

step 4：测试


>>> X.T == X
array([[ True, True, True, True, True],
  [ True, True, True, True, True],
  [ True, True, True, True, True],
  [ True, True, True, True, True],
  [ True, True, True, True, True]], dtype=bool)

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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