Question

这看起来似乎是一个愚蠢的问题，但我在Python（以及编程）中是一个血腥的新手。我正在运行一个物理模拟，它涉及我存储在一个数组中的许多（~10 000）2x2矩阵。我在下面的代码中称这些矩阵M和数组T.然后我只想计算所有这些矩阵的乘积。这就是我提出的，但它看起来很丑陋，对于10000+ 2x2矩阵来说，这将是如此多的工作。我可以使用更简单的方法还是内置的功能？

import numpy as np
#build matrix M (dont read it, just an example, doesnt matter here)    
def M(k1 , k2 , x):
    a = (k1 + k2) * np.exp(1j * (k2-k1) * x)
    b = (k1 - k2) * np.exp(-1j * (k1 + k2) * x)
    c = (k1 - k2) * np.exp(1j * (k2 + k1) * x)
    d = (k1 + k2) * np.exp(-1j * (k2 - k1) * x)
    M = np.array([[a , b] , [c , d]])
    M *= 1. / (2. * k1)
    return M


#array of test matrices T
T = np.array([M(1,2,3), M(3,3,3), M(54,3,9), M(33,11,42) ,M(12,9,5)])
#compute the matrix product of T[0] * T[1] *... * T[4]
#I originally had this line of code, which is wrong, as pointed out in the comments
#np.dot(T[0],np.dot(T[1], np.dot(T[2], np.dot(T[2],np.dot(T[3],T[4])))))
#it should be:
np.dot(T[0], np.dot(T[1], np.dot(T[2],np.dot(T[3],T[4]))))

Answer 1

不是NumPythonic，但你可以这样做：

reduce(lambda x,y: np.dot(x,y), T, np.eye(2))

或者更简洁，如建议

reduce(np.dot, T, np.eye(2))

在Python中乘以存储在数组中的矩阵

1 个答案: