python – 3D numpy数组到块对角矩阵
发布时间:2020-12-20 11:35:58 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:我正在寻找一种方法将nXaXb numpy数组转换为块对角矩阵.我已经遇到了 scipy.linalg.block_diag,其中的缺点(对于我的情况)是它需要单独给出矩阵的每个块.然而,当n非常高时,这是具有挑战性的,所以为了使事情更清楚,可以说我有一个 import numpy as np a = np.r
我正在寻找一种方法将nXaXb numpy数组转换为块对角矩阵.我已经遇到了
scipy.linalg.block_diag,其中的缺点(对于我的情况)是它需要单独给出矩阵的每个块.然而,当n非常高时,这是具有挑战性的,所以为了使事情更清楚,可以说我有一个
import numpy as np a = np.random.rand(3,2,2) array([[[ 0.33599705,0.92803544],[ 0.6087729,0.8557143 ]],[[ 0.81496749,0.15694689],[ 0.87476697,0.67761456]],[[ 0.11375185,0.32927167],[ 0.3456032,0.48672131]]]) 我想要实现的是同样的东西 from scipy.linalg import block_diag block_diag(a[0],a[1],a[2]) array([[ 0.33599705,0.92803544,0.,0. ],0.8557143,[ 0.,0.81496749,0.15694689,0.87476697,0.67761456,0.11375185,0.3456032,0.48672131]]) 这仅仅是在实际情况中具有数百个元素的示例. 解决方法
尝试使用block_diag(* a).见下面的例子:
In [9]: paste import numpy as np a = np.random.rand(3,2) from scipy.linalg import block_diag b = block_diag(a[0],a[2]) c = block_diag(*a) b == c ## -- End pasted text -- Out[9]: array([[ True,True,True],[ True,True]],dtype=bool) (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |