python如何生成任意n阶的三对角矩阵

 更新时间:2022年05月11日 09:30:43   作者:潮一  
这篇文章主要介绍了python如何生成任意n阶的三对角矩阵,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

如何生成任意n阶的三对角矩阵

数学作业要求实现共轭梯度法的算法。

题目中的矩阵A是n=400/500/600的三对角矩阵。

在网上查阅资料未果后,自己解决了。

import numpy as np
def generate_matrix(n):
    # 使用对角矩阵相加得到三对角矩阵A
    array_a = np.diag([-2] * n)
    array = np.diag([1] * (n-1))
    a = np.zeros((n-1))
    b = np.zeros(n)
    array_b = np.insert(array, 0, values=a, axis=0)# 添加行
    array_b = np.insert(array_b, (n-1), values=b, axis=1)# 添加列
    array_c = np.insert(array, (n-1), values=a, axis=0)
    array_c = np.insert(array_c, 0, values=b, axis=1)
    matrix_A = array_a + array_b + array_c
    print(array_a)
    print(array_b)
    print(array_c)
    print(matrix_A)

# Press the green button in the gutter to run the script.
if __name__ == '__main__':
    n = 5
    generate_matrix(n)

结果输出:

C:\Users\87167\Anaconda3\envs\tf\python.exe C:/Users/87167/PycharmProjects/GongETiDuFa/main.py
[[-2  0  0  0  0]
 [ 0 -2  0  0  0]
 [ 0  0 -2  0  0]
 [ 0  0  0 -2  0]
 [ 0  0  0  0 -2]]
[[0 0 0 0 0]
 [1 0 0 0 0]
 [0 1 0 0 0]
 [0 0 1 0 0]
 [0 0 0 1 0]]
[[0 1 0 0 0]
 [0 0 1 0 0]
 [0 0 0 1 0]
 [0 0 0 0 1]
 [0 0 0 0 0]]
[[-2  1  0  0  0]
 [ 1 -2  1  0  0]
 [ 0  1 -2  1  0]
 [ 0  0  1 -2  1]
 [ 0  0  0  1 -2]]

python矩阵分成上三角下三角和对角三个矩阵

diagonal

Return specified diagonals.

diagflat

Create a 2-D array with the flattened input as a diagonal.

trace

Sum along diagonals.

triu

Upper triangle of an array.

tril

Lower triangle of an array.

先讲一个方阵的对角线下的下三角阵和对角线上的上三角阵提取出来(如果只需要上下三角阵,则去掉tril/triu中的第二个参数)

上代码(这里使用tril和triu都是返回array形式,还需使用mat转换回矩阵):

>>> m = np.mat("1,2,3;4,5,6;7,8,9")
>>> m
matrix([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]])
>>> L = np.tril(m,-1)
>>> L
array([[0, 0, 0],
       [4, 0, 0],
       [7, 8, 0]])
>>> U = np.triu(m,1)
>>> U
array([[0, 2, 3],
       [0, 0, 6],
       [0, 0, 0]])

而单独要提取对角线上的元素作为一个矩阵有如下两种方法:

1、运用np.diag两次,再使用mat转换回矩阵:

>>> D = np.diag(np.diag(m))
>>> D
array([[1, 0, 0],
       [0, 5, 0],
       [0, 0, 9]])
>>> D = np.mat(D)
>>> D
matrix([[1, 0, 0],
        [0, 5, 0],
        [0, 0, 9]])

2、运用下三角矩阵减去次下三角矩阵(即对角线下的下三角阵):

>>> D = np.tril(m) - L
>>> D
array([[1, 0, 0],
       [0, 5, 0],
       [0, 0, 9]])
>>> D = np.mat(D)
>>> D
matrix([[1, 0, 0],
        [0, 5, 0],
        [0, 0, 9]])

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

相关文章

  • python实现车牌识别的示例代码

    python实现车牌识别的示例代码

    这篇文章主要介绍了python实现车牌识别的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2019-08-08
  • 详解利用上下文管理器扩展Python计时器

    详解利用上下文管理器扩展Python计时器

    本文将和大家一起了解什么是上下文管理器 和 Python 的 with 语句,以及如何完成自定义。然后扩展 Timer 以便它也可以用作上下文管理器,感兴趣的可以了解一下
    2022-06-06
  • Python性能测试工具Locust安装及使用

    Python性能测试工具Locust安装及使用

    这篇文章主要介绍了Python性能测试工具Locust安装及使用,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-12-12
  • python 中if else 语句的作用及示例代码

    python 中if else 语句的作用及示例代码

    python中的if-else语句是一个判断性语句,既然是判断就要有条件以及满足条件与不满足的情况,一下将讲解一些if-else语句的知识,需要的朋友参考下吧
    2018-03-03
  • 基于PyQt5完成pdf转word功能

    基于PyQt5完成pdf转word功能

    本文介绍的pdf转word功能还有一些待完善地方,例如可增加预览功能,实现每页预览,当然我们可以在后续阶段逐渐完善,对基于PyQt5完成的pdf转word功能感兴趣的朋友一起看看吧
    2022-06-06
  • pytorch加载自己的数据集源码分享

    pytorch加载自己的数据集源码分享

    这篇文章主要介绍了pytorch加载自己的数据集源码分享,标准的数据集流程梳理分为数据准备以及加载数据库–>数据加载器的调用或者设计–>批量调用进行训练或者其他作用,需要的朋友可以参考下
    2022-08-08
  • conda创建pytorch环境报错

    conda创建pytorch环境报错

    这篇文章主要介绍了conda创建pytorch环境报错,帮助大家更好的理解和学习使用python,感兴趣的朋友可以了解下
    2021-04-04
  • Python中的random函数实例详解

    Python中的random函数实例详解

    random模块提供生成伪随机数的函数,在使用时需要导入random模块,这篇文章主要介绍了Python中的random函数,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2023-02-02
  • Ubuntu 14.04+Django 1.7.1+Nginx+uwsgi部署教程

    Ubuntu 14.04+Django 1.7.1+Nginx+uwsgi部署教程

    django+uwsgi的部署实在是太蛋疼了.网上已有的教程似乎有新版本的兼容问题。最后跑到uwsgi官网上找的教程终于跑通了.. 不过官网的教程似乎有引导教学性质,部署的时候就显得很绕弯路,在这里记录下来精简内容
    2014-11-11
  • 聊聊python的gin库的介绍和使用

    聊聊python的gin库的介绍和使用

    gin像一个封装了参数配置的类,使用这个类将使得大量的参数配置变得简单清晰,本文重点给大家介绍python的gin库的介绍和使用,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧
    2021-04-04

最新评论