np.triu_indices_from()参数详解

时间: 2023-04-04 11:04:20 浏览: 169

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MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析和工程领域的高级编程环境，尤其在数值计算方面表现出强大的功能。本篇将深入解析MATLAB习题中的关键知识点，帮助理解和掌握MATLAB的基本操作。 1. **数组创建**： - 在MATLAB中，可以使用冒号运算符创建一维数组。例如，`x=(3:5.5:44)`表示从3开始，每次增加5.5，直到44为止的所有数构成的数组。 2. **函数调用**： - MATLAB内置了丰富的数学函数，如计算正弦函数`sin()`. 要计算30度角的正弦值，可以使用`sin(pi*30/180)`或者`sin(pi/6)`，因为π表示180度。 3. **矩阵运算**： - 矩阵乘法使用`*`运算符，例如`A*B`计算矩阵A和B的乘积。 - 元素级乘法使用`.`运算符，如`A.*B`表示A和B对应元素相乘的结果。 4. **矩阵函数应用**： - 计算行列式的值使用`det()`函数，如`det(A)`。 - 矩阵的秩通过`rank()`函数获取，如`rank(A)`。 - 矩阵的转置使用撇号`'`，如`A'`。 - 矩阵的逆使用`inv()`函数，伪逆使用`pinv()`函数，例如`inv(A)`和`pinv(A)`。 - 左右反转使用`fliplr()`，上下反转使用`flipud()`，如`fliplr(A)`和`flipud(A)`。 - 求矩阵的特征值使用`eig()`函数，如`[u,v]=eig(A)`。 - 上三角部分使用`triu()`，下三角部分使用`tril()`，如`triu(a)`和`tril(a)`。 - 分块矩阵构造可以使用`repmat()`函数，但题目中的描述可能不完全准确，通常需要结合具体需求进行操作。 5. **矩阵操作**： - 矩阵加法直接使用`+`运算符，如`a+b`。 - 数组乘积使用`.`运算符，如`a.*b`。 6. **数组平方和矩阵平方**： - 数组的平方操作使用`.^2`，矩阵的平方使用`^2`，注意区别。例如，`a.^2`是元素级平方，`a^2`是矩阵的二次幂。 7. **线性方程组求解**： - 使用 `\` 运算符（左除法）可以求解线性方程组，如 `X=A\B`。 8. **三角函数计算**： - MATLAB提供了正弦`sin()`, 余弦`cos()`, 正切`tan()`, 余切`cot()`等三角函数。当角度单位为度时，需先转换为弧度，例如 `x1=x/180*pi`。 9. **矩阵拼接**： - 可以通过`:`运算符将不同矩阵的元素按列堆叠，如`d=[a(:) b(:) c(:)]`。 - 若要将多个矩阵按列组成行向量，可以使用`[]`或`reshape()`函数，如`e=[a(:);b(:);c(:)]'`或`reshape(d,1,12)`。 10. **多项式求值**： - 多项式在特定点的值可以通过展开并代入的方式计算。例如，对于多项式`(x-1)(x-2)(x-3)(x-4)`，在x=8时的值可以通过计算`(8-1)*(8-2)*(8-3)*(8-4)`得到。以上就是MATLAB习题解答中涉及的主要知识点，包括数组创建、矩阵运算、函数调用、线性代数以及三角函数的使用。掌握这些基础概念和操作是MATLAB编程的关键。

np.triu_indices_from()是一个NumPy函数，用于返回一个数组的上三角矩阵的索引。它的参数是一个数组，返回值是一个包含上三角矩阵索引的元组。其中，元组的第一个元素是行索引，第二个元素是列索引。这个函数的作用是方便地获取一个数组的上三角矩阵的索引，以便进行相关计算。

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np.triu_indices_from()参数详解

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mask[np.triu_indices_from(mask)] = True

优化这段代码dst = np.array(dst) if len(dst) == 4: pass else: dis_arr = np.sqrt(dist.cdist(dst, dst)) uptri_idx = np.triu_indices_from(dis_arr, k=1) delete_pos = np.where(dis_arr[uptri_idx] < 5) dst = np.delete(dst, uptri_idx[1][delete_pos[0]], axis=0)

mask.triu_(1)

np.triu

np.triu函数讲解

n=3 A = np.random.random((n,n)) U = np.triu(A,1)+ np.eye(n) print(U) invU=np.linalg.inv(U) #反矩阵，逆矩阵 print(invU) np.allclose(np.dot(U,invU),np.eye(n)) #比较两个矩阵是否相等

cannot import name 'triu' from 'scipy.linalg.special_matrices

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