我想围绕反对角线轴对一个方阵进行转置：

我尝试将来自 一篇C++帖子 的代码改写成Python，以对我的矩阵进行转置：

import numpy as np

def swapEl(mat):
    # Transpose matrix about anti-diagonal
    num_rows, num_cols = mat.shape
    n = num_rows  # square matrix

    for i in np.arange(0, n, 1):
        for j in np.arange(0, n-i, 1):
            tmp = mat[i, j]
            mat[i, j] = mat[(n-1)-j, (n-1)-i]
            mat[(n-1)-j, (n-1)-i] = tmp
    return mat

m = np.array([[np.nan,      9, np.nan, 5],
              [     3,      4, np.nan, 6],
              [np.nan, np.nan, np.nan, 7],
              [np.nan,      2, np.nan, 8]])
print(swapEl(m))

我的矩阵包含 nan 个值。我打算只将 nan 替换成反对角线的数值：

起始：

[[nan  9. nan  5.]
 [ 3.  4. nan  6.]
 [nan nan nan  7.]
 [nan  2. nan  8.]]

结束：

[[ 8.  9.  6.  5.]
 [ 3.  4. nan  6.]
 [ 2. nan  4.  7.]
 [nan  2.  3.  8.]]

解决方案

要在numpy中围绕反对角线轴对矩阵 mat 进行转置，你可以很简单地使用：

np.flip(mat.T)

要在原始数组中填充NaN值，可以使用：

np.where(np.isnan(mat), np.flip(mat.T), mat)

完整示例：

import numpy as np

m = np.array([[np.nan,      9, np.nan, 5],
              [     3,      4, np.nan, 6],
              [np.nan, np.nan, np.nan, 7],
              [np.nan,      2, np.nan, 8]])
r = np.where(np.isnan(m), np.flip(m.T), m)
print(r)

输出：

[[ 8.  9.  6.  5.]
 [ 3.  4. nan  6.]
 [ 2. nan  4.  7.]
 [nan  2.  3.  8.]]