我需要计算方阵a(a*a^t)的二次幂，但我只对结果对角线附近的值感兴趣。 换句话说，我需要计算相邻行的点积，其中邻域是由某个固定大小的窗口定义的，理想情况下，我希望避免计算剩余的点积。 如何在numpy中做到这一点，而不运行带有一些掩蔽的全矩阵乘法？ 结果数组应如下所示:
a1*a1 a1*a2 0 0 0 0
a2*a1 a2*a2 a2*a3 0 0 0
0 a3*a2 a3*a3 a3*a4 0 0
0 0 a4*a3 a4*a4 a4*a5 0...
0 0 0 ...
...
示例矩阵包含相邻行的点积。 每行只与左右相邻行相乘。 为节省时间，理想情况下不应通过解计算零点。 这条线索似乎指向类似的方向。
使用scipy查看稀疏矩阵（其中numpy也来自）。
对于您的具体问题:
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对角线元素是矩阵及其转置的元素乘积的列和v=np.sum(np.multiply（A，A.t），axis=0)
off对角线元素是相同的，只是删除了最后一行/列，并用第一个索引处的零列/行替代:
pos_offset = np.concatenate((np.zeros((n, 1)), A[:, :-1]), axis=1)
v_pos = np.sum(np.multiply(A, pos_offset.T), axis=0)
# similar for the negative offset diagonal
A_res = np.diag(v) + np.diag(v_pos, k=1) + np.diag(v_neg, k=-1)
