将(相关)矩阵的对角线中的值替换为零，但保留矩阵中的所有其他1值

将矩阵的对角线中的值替换为零，但保留矩阵中的所有其他1值，可以通过以下步骤实现：

遍历矩阵的每一行和每一列，判断当前元素是否在对角线上。对角线上的元素满足行索引和列索引相等的条件。
如果当前元素在对角线上，则将其值替换为零。
如果当前元素不在对角线上且值为1，则保留其值不变。
完成遍历后，得到的矩阵即为将对角线中的值替换为零，但保留矩阵中的所有其他1值的结果。

这个操作可以用于处理一些特定的矩阵问题，例如在图像处理中，可以用于去除图像中的主对角线，以实现某些特定效果。

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6]]) # 由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元素的方法来进行压缩存储。...# 另外对于很多元素为零的稀疏矩阵，仅存储非零元素可使矩阵操作效率更高，速度更快。 # python不能自动创建稀疏矩阵，所以要用scipy中特殊的命令来得到稀疏矩阵。..., 3) # 查看所有元素个数（行*列） matrix.size >>> 12 # 查看维数 matrix.ndim >>> 2 最大值和最小值 # 最大值 np.max(matrix) >>> 12...[7, 8, 9]]) # 行列式：行列式（Determinant）是数学中的一个函数，将一个 n*n的矩阵A映射到一个标量，记作det(A)或|A| np.linalg.det(matrix) >>>...# 先获得矩阵的对角线 matrix.diagonal() >>> array([1, 5, 9]) # 对角线求和就是迹 matrix.diagonal().sum() >>> 15 # 秩：在线性代数中

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