Question

我正在寻找一种将nXaXb numpy数组转换为块对角矩阵的方法。我已经遇到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]]])

我想要达到的目标与

相同

from scipy.linalg import block_diag
block_diag(a[0], a[1],a[2])
array([[ 0.33599705,  0.92803544,  0.        ,  0.        ,  0.        ,   0.        ],
       [ 0.6087729 ,  0.8557143 ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,   0.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.81496749,  0.15694689,  0.        ,   0.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.87476697,  0.67761456,  0.        ,   0.        ],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.11375185,   0.32927167],
       [ 0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.        ,  0.3456032 ,   0.48672131]])

这只是一个例子，在实际情况中，a有数百个元素。

Answer 1

尝试使用block_diag(*a)。见下面的例子：

In [9]: paste
import numpy as np
a = np.random.rand(3,2,2)
from scipy.linalg import block_diag
b = block_diag(a[0], a[1],a[2])

c = block_diag(*a)
b == c

## -- End pasted text --
Out[9]:
array([[ True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True],
       [ True,  True,  True,  True,  True,  True]], dtype=bool)

3D numpy数组成块对角矩阵

1 个答案: