下の成分が0である行列を上三角行列という。新たに生成するにはnumpy.tri()を使う。ここでは以下の内容について説明する。numpy.tri()対角行列を生成したり対角成分を抽出したりするにはnumpy.diag()を使う。diagonal)numpy.tril()やnumpy.triu()を利用して対称行列を生成することもできる。numpy.tril()numpy.tril()の引数にnumpy.ndarrayを指定すると、対角線より上の成分を0としたnumpy.ndarrayが返される。ビューではなく、元のnumpy.ndarrayとメモリを共有しないコピー。numpy_tril.py第二引数kで境界となる対角線の位置を指定可能。正の値だと上側(右側)、負の値だと下側(左側)に移動する。numpy_tril.py正方行列でなくてもOK。考え方は正方行列の場合と同じ。numpy_tril.py3次元以上の配列の場合、最後の2つの軸(次元)に対して処理が適用される。numpy.triu()numpy.triu()の引数にnumpy.ndarrayを指定すると、対角線より下の成分を0としたnumpy.ndarrayが返される。numpy_triu.pynumpy.tril()と同じく第二引数kを指定可能。numpy_triu.py正方行列でない場合や3次元以上の配列の場合もnumpy.tril()と同様。下三角行列と上三角行列は互いの転置行列なので、Tやtranspose()を使って相互に変換できる。numpy.tri()numpy.tri()は対角線より上の成分が0、それ以外の成分が1の下三角行列を生成する。Manual第一引数Nに整数値を指定するとN行N列の正方行列(二次元配列)が生成される。デフォルトはデータ型dtypeがfloat。numpy_tri.pyデータ型は引数dtypeで指定できる。numpy.triu()と同様に引数kを指定可能。numpy_tri.py第二引数Mを指定するとN行M列となる。numpy_tri.py上三角行列を生成する関数はない。上三角行列を生成したい場合は下三角行列をTやtranspose()で転置する。numpy_tri.pyあくまでもnumpy.tri()で下三角行列を生成してから転置しているだけなので、引数Mや引数kを指定する際は注意。