在numpy中用单个块创建块矩阵的更好方法是什么？

Question

考虑代码

M=5;N=3;
A11=np.random.rand(M,M);
A12=np.random.rand(M,N);
A21=np.random.rand(N,M);
A22=np.random.rand(N,N);

我是numpy并且学习它的新手。我想以下列方式创建一个块矩阵

RowBlock1=np.concatenate((A11,A12),axis=1)
RowBlock2=np.concatenate((A21,A22),axis=1)
Block=np.concatenate((RowBlock1,RowBlock2),axis=0)

有更简单的方法吗？例如：，在matlab中我会做

Block=[[A11,A12];[A21,A22]]

将完成它。我知道这只是为数组保留。

Answer 1

从NumPy 1.13开始，有numpy.block：

Block = numpy.block([[A11, A12], [A21, A22]])

对于以前的版本，有bmat：

Block = numpy.bmat([[A11, A12], [A21, A22]])

numpy.bmat创建一个矩阵，而不是数组。这通常是件坏事。如果您需要数组，可以在结果上调用asarray，或使用A attribute：

Block = numpy.bmat([[A11, A12], [A21, A22]]).A

bmat也会对堆栈帧进行一些处理，让你这样做：

Block = numpy.bmat('A11,A12; A21,A22')