numpy 中提供了获取矩阵上三角矩阵、下三角矩阵的方法

1、上三角矩阵 numpy.triu()，numpy.triu_indices()

（1）numpy.triu(m, k=0)

对该函数的理解可以为将矩阵m下三角部分的值置为0，返回置0值后的矩阵副本

m：输入数组，理应为二维矩阵，如果输入一维数组，则会先扩增为方阵

k：默认0，对角偏移项，可设为对应 int 值，用于指定置0值的位置是相对主对角线的水平；k=0 时保留主对角线上的值，k>0 时置0位置高于主对角线，k<0 时低于主对角线；

（2）numpy.triu_indices(n, k=0, m=None)

返回上三角矩阵元素的索引，因为是生成索引，所以只需要指定矩阵维度即可，有时非常有用

n：行的维度

k：默认0，对角偏移项，同 numpy.triu()

m：默认None，可用于指定具体的列的维度，默认与 n 相同

2、下三角矩阵 numpy.tril()，numpy.tril_indices()

（1）numpy.tril(m, k=0)

对该函数的理解可以为将矩阵m上三角部分的值置为0，返回置0值后的矩阵副本

m：输入数组，理应为二维矩阵，如果输入一维数组，则会先扩增为方阵

k：默认0，对角偏移项，可设为对应 int 值，用于指定置0值的位置是相对主对角线的水平；k=0 时保留主对角线上的值，k>0 时置0位置高于主对角线，k<0 时低于主对角线；

（2）numpy.tril_indices(n, k=0, m=None)

返回下三角矩阵元素的索引，因为是生成索引，所以只需要指定矩阵维度即可

n：行的维度

k：默认0，对角偏移项，同 numpy.tril()

m：默认None，可用于指定具体的列的维度，默认与 n 相同