对给出的特殊矩阵（对称矩阵或下三角矩阵）进行压缩存储。输出原来的矩阵；输出压缩后的一维数组；根据输入的行号列号，从压缩矩阵中计算出元素的值。

好的，这是一个关于矩阵压缩存储的问题。我可以帮您解答。

对称矩阵或下三角矩阵的压缩存储可以采用一维数组来表示。具体地，假设矩阵的大小为n×n, 则需要n×n个元素来表示该矩阵。而对于对称矩阵或下三角矩阵来说，它们的下三角部分和上三角部分是相同的，因此可以只存储其中的一个部分，从而将需要存储的元素个数减少到n(n+1)/2个。对于压缩后的一维数组，可以按照行优先或列优先的方式来存储。

下面是实现矩阵压缩存储的一个示例代码：

import numpy as np

# 生成一个对称矩阵或下三角矩阵
n = 4
a = np.tril(np.random.randint(1, 10, size=(n, n)), -1)  # 生成下三角矩阵
a = a + a.T  # 将下三角矩阵转化为对称矩阵

# 输出原来的矩阵
print('Original matrix:\n', a)

# 压缩存储矩阵
b = np.zeros(int(n*(n+1)/2))
k = 0
for i in range(n):
    for j in range(i+1):
        b[k] = a[i][j]
        k += 1

# 输出压缩后的一维数组
print('Compressed array:\n', b)

# 根据输入的行号列号，从压缩矩阵中计算出元素的值
row = 2
col = 1
if row >= col:
    index = int(row*(row-1)/2+col)
else:
    index = int(col*(col-1)/2+row)
print('The value of ({}, {}) is: {}'.format(row, col, b[index]))

在上面的示例代码中，我们首先生成了一个随机的对称矩阵或下三角矩阵，然后对其进行了压缩存储，并输出了原来的矩阵和压缩后的一维数组。最后，根据输入的行号列号，从压缩矩阵中计算出元素的值并输出。

希望这个示例代码能够帮助您解决问题。如果您还有其他问题，可以继续问我。