Question

我有两个身份矩阵，我想以特定的方式合并。例如，如果我有两个矩阵，如：

[i 0]     [j 0]
[0 i] and [0 j]

我想在列之间交替挤压它们以获得类似的东西：

[i j 0 0]
[0 0 i j]

无论如何要用numpy这样做？所以使用这样的数据：

size = 2
i = 1.2
j = 1.3
m1 = np.eye(size)*i
m2 = np.eye(size)*j

m1
>>>array([[ 1.2,  0. ],
         [ 0. ,  1.2]])

m2
>>>array([[ 1.3,  0. ],
         [ 0. ,  1.3]])

返回类似以下内容的函数：

array([[ 1.2,  1.3,  0. ,  0. ],
      [ 0. ,  0. ,  1.2,  1.3]])

Answer 1

问题是 - ＆＃34; ... squish them together alternating between columns＆＃34;。所以，考虑到这个目标，你可以做到 -

np.concatenate((m1,m2)).T.reshape(-1,m1.shape[0]).T

或更短的 -

np.dstack((m1,m2)).reshape(m1.shape[0],-1)

示例运行 -

In [273]: m1
Out[273]: 
array([[48, 31, 36, 30, 15],
       [27, 14, 14, 13, 30]])

In [274]: m2
Out[274]: 
array([[42, 39, 29, 35, 17],
       [31, 11, 39, 10, 28]])

In [275]: np.concatenate((m1,m2)).T.reshape(-1,m1.shape[0]).T
Out[275]: 
array([[48, 42, 31, 39, 36, 29, 30, 35, 15, 17],
       [27, 31, 14, 11, 14, 39, 13, 10, 30, 28]])

In [276]: np.dstack((m1,m2)).reshape(m1.shape[0],-1)
Out[276]: 
array([[48, 42, 31, 39, 36, 29, 30, 35, 15, 17],
       [27, 31, 14, 11, 14, 39, 13, 10, 30, 28]])

Answer 2

又一个：

In [315]: out = np.zeros((size,2*size))

In [316]: out[:,0::2]=m1

In [317]: out[:,1::2]=m2

In [318]: out
Out[318]: 
array([[ 1.2,  1.3,  0. ,  0. ],
       [ 0. ,  0. ,  1.2,  1.3]])

Answer 3

你可以试试这个：

np.hstack(map(np.transpose,map(np.vstack, zip(m1, m2))))

Answer 4

针对此特定问题

np.kron(np.eye(2),[m1[0,0],m2[0,0]])

就足够了，您可以根据需要添加第二个参数

以特定方式合并身份矩阵

4 个答案: