numpy.tril_indices

原文：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.tril_indices.html

译者：飞龙 UsyiyiCN

校对：（虚位以待）

numpy.tril_indices(n, k=0, m=None)[source]

返回（n，m）数组的下三角形的索引。

参数：	n：int 返回的索引将有效的数组的行维度。 k：int，可选 对角线偏移（有关详细信息，请参阅tril）。 m：int，可选 版本1.9.0中的新功能。 返回的数组将有效的数组的列维度。默认情况下，m等于n。
返回：	inds：数组的元组 三角形的索引。返回的元组包含两个数组，每个数组的索引沿着数组的一个维度。

也可以看看

triu_indices

类似函数，用于上三角。

mask_indices

通用函数接受任意掩码函数。

tril，triu

笔记

版本1.4.0中的新功能。

例子

计算两个不同的索引集合以访问4x4数组，一个用于从主对角线开始的下三角形部分，一个开始于对角线的右边：

>>> il1 = np.tril_indices(4)
>>> il2 = np.tril_indices(4, 2)

下面是如何使用示例数组：

>>> a = np.arange(16).reshape(4, 4)
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15]])

两者都用于索引：

>>> a[il1]
array([ 0,  4,  5,  8,  9, 10, 12, 13, 14, 15])

并为赋值：

>>> a[il1] = -1
>>> a
array([[-1,  1,  2,  3],
       [-1, -1,  6,  7],
       [-1, -1, -1, 11],
       [-1, -1, -1, -1]])

这几乎覆盖了整个数组（主要两个对角线）：

>>> a[il2] = -10
>>> a
array([[-10, -10, -10,   3],
       [-10, -10, -10, -10],
       [-10, -10, -10, -10],
       [-10, -10, -10, -10]])