Question

请参阅以下内容：

Constructing a special matrix in numpy dynamically

现在有没有办法以类似的方式创建矩阵，其中对角线值本身就是矩阵。例如：

[A 0 0 0]
[0 A 0 0]
[0 0 A 0]
[0 0 0 A]

其中A是例如：

[1 1]
[1 1]

和0是一个类似的大小矩阵，所以

[0 0]
[0 0]

也许，使用链接中的答案中介绍的方法。即np.diag(Matrix*s,0)。

假设我还想要一些与之前相同大小的其他矩阵，但是这个矩阵会在A上方和下方运行对角线，如下所示：

[A B 0 0]
[B A B 0]
[0 B A B]
[0 0 B A]

Answer 1

就我个人而言，我认为@Divakar的建议最好，将numpy.kron与numpy.eye结合使用。关键是使用np.eye(N, M=N, k)，其中k指定单位矩阵的对角线。使用k = 0作为标准身份，但对于非对角线术语，请使用k = +/- 1。例如：

A = np.ones((2,2))
B = 2*A
C = np.kron(np.eye(4), A)
C += np.kron(np.eye(4, k=1), B)
C += np.kron(np.eye(4, k=-1), B)

产量

array([[ 1.,  1.,  2.,  2.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  1.,  2.,  2.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 2.,  2.,  1.,  1.,  2.,  2.,  0.,  0.],
       [ 2.,  2.,  1.,  1.,  2.,  2.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  2.,  2.,  1.,  1.,  2.,  2.],
       [ 0.,  0.,  2.,  2.,  1.,  1.,  2.,  2.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  2.,  2.,  1.,  1.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.,  2.,  2.,  1.,  1.]])

具有相同对角线的矩阵

1 个答案: