我知道np.eye
会生成单位矩阵。这个问题是关于算法,而不是最终结果。
在Q(kdb +语言)中,我可以使用以下代码生成身份矩阵:
`float${x =\: x} til 12000
Python numpy等效项大致是这样:
import numpy as np
r=np.arange(12000)
np.asarray([i==r for i in r]).astype(float)
使用Python方法时,在np.asarray
期间无需复制数据,即可将Python数组转换回numpy数组。有办法避免这种复制吗?即我想执行[i==r for i in r]
而不离开numpy
域。
答案 0 :(得分:2)
In [822]: r=np.arange(4)
您的列表理解:
In [823]: [i==r for i in r]
Out[823]:
[array([ True, False, False, False]),
array([False, True, False, False]),
array([False, False, True, False]),
array([False, False, False, True])]
等效的广播数组:
In [824]: r[:,None]==r[None,:]
Out[824]:
array([[ True, False, False, False],
[False, True, False, False],
[False, False, True, False],
[False, False, False, True]])
另一种数组方法:
In [825]: A = np.zeros((4,4),int)
In [826]: A[np.arange(4),np.arange(4)] = 1
In [827]: A
Out[827]:
array([[1, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 1]])
或(受np.tri
的代码启发)
In [831]: np.equal.outer(np.arange(4), np.arange(4))
Out[831]:
array([[ True, False, False, False],
[False, True, False, False],
[False, False, True, False],
[False, False, False, True]])
答案 1 :(得分:1)
如果您的目标是以最有效的方式生成单位矩阵,我将建议以下技巧:
>>> n = 5
>>> e = np.zeros(n*n)
>>> e[::n+1] = 1
>>> e.reshape((n, n))
array([[1., 0., 0., 0., 0.],
[0., 1., 0., 0., 0.],
[0., 0., 1., 0., 0.],
[0., 0., 0., 1., 0.],
[0., 0., 0., 0., 1.]])