Как преобразовать массив 2d-numpy в диагональную матрицу с дополненным 0?

Вы можете использовать функции triu и tril Numpy.

import numpy as np

x=np.array([[1],
       [2 ],
       [3]])
diagonal_length = len(x)
repeats = 2

y = x*np.ones(diagonal_length+(repeats-1))
print("Intermediate step:\n", y)

z = np.tril(np.triu(y,0),repeats-1)
print("\nOutput:\n",z)

Сначала создается полная сетка, высота которой равна длине вашей диагонали, а ширина немного шире, чтобы вместить несколько диагоналей.

Intermediate step:
 [[1. 1. 1. 1.]
 [2. 2. 2. 2.]
 [3. 3. 3. 3.]]

Затем он использует triu и tril для обнуления недиагональных областей. В приведенном выше коде длина диагонали автоматически рассчитывается на основе введенных вами данных, и вы можете вручную указать, сколько повторений вы хотите.

Output:
 [[1. 1. 0. 0.]
 [0. 2. 2. 0.]
 [0. 0. 3. 3.]]

Вы можете использовать расширенное индексирование с некоторыми самогенерируемыми индексами:

import numpy as np

arr = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]])

h, w = arr.shape
w_out = h + w - 1

out = np.zeros((h, w_out), dtype=arr.dtype)

rows = np.arange(h)[:, None]
cols = rows + np.arange(w)

out[rows, cols] = arr

вне:

array([[1, 1, 0, 0],
       [0, 2, 2, 0],
       [0, 0, 3, 3]])

Промежуточные продукты:

>>> rows
array([[0],
       [1],
       [2]])
>>> cols
array([[0, 1],
       [1, 2],
       [2, 3]])