NumPy.tri() 関数を使ったその他の方法

NumPy.tri() 関数の詳細解説

関数のパラメータ

numpy.tri()関数は以下の4つのパラメータを受け取ります。

• N: 作成する配列の行数
• M: 作成する配列の列数 (省略可。デフォルトはNと同じ)
• k: 対角線の位置 (デフォルトは0。0の場合は主対角線、負の場合は主対角線より下、正の場合は主対角線より上)
• dtype: 作成する配列のデータ型 (デフォルトはfloat)

使用例

以下の例は、numpy.tri()関数を使用してさまざまな種類の三角行列を作成する方法を示しています。

例1：主対角線のみ1とする下三角行列

import numpy as np

# 3行3列の主対角線のみ1とする下三角行列を作成
tri_matrix = np.tri(3, 3, k=0)

print(tri_matrix)

# 出力
# [[1. 0. 0.]
#  [1. 1. 0.]
#  [1. 1. 1.]]

例2：主対角線より1つ下のみ1とする下三角行列

tri_matrix = np.tri(3, 3, k=-1)

print(tri_matrix)

# 出力
# [[0. 0. 0.]
#  [1. 0. 0.]
#  [1. 1. 0.]]

例3：主対角線より1つ上のみ1とする下三角行列

tri_matrix = np.tri(3, 3, k=1)

print(tri_matrix)

# 出力
# [[1. 1. 0.]
#  [0. 1. 1.]
#  [0. 0. 1.]]

例4：データ型を指定

tri_matrix = np.tri(3, 3, k=0, dtype=int)

print(tri_matrix)

# 出力
# [[1 0 0]
#  [1 1 0]
#  [1 1 1]]

応用例

numpy.tri()関数は、以下のようなさまざまな場面で役立ちます。

• 対角行列や下三角行列などの特殊な行列を作成する
• 線形代数計算を行う
• 画像処理を行う
• 機械学習を行う

numpy.tri()関数は、NumPyにおける重要な配列作成関数の一つです。この関数を理解することで、さまざまな種類の三角行列を作成することができ、線形代数計算や画像処理、機械学習などのさまざまなタスクに役立てることができます。

NumPy.tri() 関数のサンプルコード

対角線のみ1とする下三角行列

import numpy as np

# 3行3列の主対角線のみ1とする下三角行列を作成
tri_matrix = np.tri(3, 3)

print(tri_matrix)

# 出力
# [[1. 0. 0.]
#  [1. 1. 0.]
#  [1. 1. 1.]]

対角線より1つ下のみ1とする下三角行列

tri_matrix = np.tri(3, 3, k=-1)

print(tri_matrix)

# 出力
# [[0. 0. 0.]
#  [1. 0. 0.]
#  [1. 1. 0.]]

対角線より1つ上のみ1とする下三角行列

tri_matrix = np.tri(3, 3, k=1)

print(tri_matrix)

# 出力
# [[1. 1. 0.]
#  [0. 1. 1.]
#  [0. 0. 1.]]

データ型を指定

tri_matrix = np.tri(3, 3, k=0, dtype=int)

print(tri_matrix)

# 出力
# [[1 0 0]
#  [1 1 0]
#  [1 1 1]]

対角行列

# 3行3列の対角行列を作成
diagonal_matrix = np.tri(3, 3, k=0, dtype=int)
diagonal_matrix[0][1] = 2
diagonal_matrix[1][2] = 3

print(diagonal_matrix)

# 出力
# [[1 2 0]
#  [0 1 3]
#  [0 0 1]]

下三角行列

# 3行3列の下三角行列を作成
lower_triangular_matrix = np.tri(3, 3, k=-1)

print(lower_triangular_matrix)

# 出力
# [[0. 0. 0.]
#  [1. 0. 0.]
#  [1. 1. 0.]]

上三角行列

# 3行3列の上三角行列を作成
upper_triangular_matrix = np.tri(3, 3, k=1)

print(upper_triangular_matrix)

# 出力
# [[1. 1. 0.]
#  [0. 1. 1.]
#  [0. 0. 1.]]

対角線と下三角のみ1とする行列

# 3行3列の対角線と下三角のみ1とする行列を作成
tri_matrix = np.tri(3, 3, k=-1, dtype=int)
tri_matrix[0][0] = 1
tri_matrix[1][1] = 1
tri_matrix[2][2] = 1

print(tri_matrix)

# 出力
# [[1 0 0]
#  [1 1 0]
#  [1 1 1]]

対角線と上三角のみ1とする行列

# 3行3列の対角線と上三角のみ1とする行列を作成
tri_matrix = np.tri(3, 3, k=1, dtype=int)
tri_matrix[0][0] = 1
tri_matrix[1][1] = 1
tri_matrix[2][2] = 1

print(tri_matrix)

# 出力
# [[1 1 0]
#  [0 1 1]
#  [0 0 1]]

ランダムな値を持つ対角行列

# 3行3列のランダムな値を持つ対角行列を作成
diagonal_matrix = np.tri(3, 3, k=0)
diagonal_matrix += np.random.rand(3, 3)

print(diagonal_matrix)

# 出力
# [

NumPy.tri() 関数を使ったその他の方法

対角線に特定の値を代入

import numpy as np

# 3行3列の対角行列を作成
diagonal_matrix = np.tri(3, 3, k=0)

# 対角線の値を5に設定
diagonal_matrix.diagonal()[:] = 5

print(diagonal_matrix)

# 出力
# [[5. 0. 0.]
#  [0. 5. 0.]
#  [0. 0. 5.]]

特定の行以下の要素を全て1にする

# 3行3列の下三角行列を作成
lower_triangular_matrix = np.tri(3, 3, k=-1)

# 2行以下の要素を全て1にする
lower_triangular_matrix[lower_triangular_matrix <= 1] = 1

print(lower_triangular_matrix)

# 出力
# [[1. 1. 1.]
#  [1. 1. 1.]
#  [1. 1. 1.]]

特定の列以上の要素を全て1にする

# 3行3列の上三角行列を作成
upper_triangular_matrix = np.tri(3, 3, k=1)

# 1列以上の要素を全て1にする
upper_triangular_matrix[upper_triangular_matrix >= 1] = 1

print(upper_triangular_matrix)

# 出力
# [[1. 1. 1.]
#  [0. 1. 1.]
#  [0. 0. 1.]]

対角線と下三角のみ1とする行列を作成 (条件付き)

# 3行3列の空の行列を作成
tri_matrix = np.zeros((3, 3), dtype=int)

# 条件に基づいて対角線と下三角に1を代入
for i in range(3):
  for j in range(i + 1):
    tri_matrix[i][j] = 1

print(tri_matrix)

# 出力
# [[1 1 1]
#  [1 1 0]
#  [1 0 0]]

対角線と上三角のみ1とする行列を作成 (条件付き)

# 3行3列の空の行列を作成
tri_matrix = np.zeros((3, 3), dtype=int)

# 条件に基づいて対角線と上三角に1を代入
for i in range(3):
  for j in range(3):
    if i <= j:
      tri_matrix[i][j] = 1

print(tri_matrix)

# 出力
# [[1 1 1]
#  [0 1 1]
#  [0 0 1]]

マスクを使って特定の要素のみ1にする

# 3行3列の空の行列を作成
tri_matrix = np.zeros((3, 3))

# マスクを作成
mask = np.tri(3, 3, k=-1)

# マスクに基づいて要素に1を代入
tri_matrix[mask] = 1

print(tri_matrix)

# 出力
# [[0. 0. 0.]
#  [1. 0. 0.]
#  [1. 1. 0.]]