Question

我正在尝试为总能量（H）定义一个数组，其中以下关系为真：

＆LT;我| H | j> = E_j＆lt;我| j> = E_j * S [i，j]

和S [i，j]是重叠矩阵的对应元素。我有矩阵E_j，我试图获得矩阵H如下：

H = np.zeros([M])
for n in range (M):
    for m in range(M):
        H[n,m]= E[n]*S[n,m]
print ("H = ")
np.savetxt(sys.stdout, H, fmt= '%7.4f')

这给了我错误消息：“IndexError：数组的索引太多了”

我假设与我试图将一维数组乘以二维数组这一事实有关。不确定是否有解决方法，但感谢任何帮助。

谢谢！

Answer 1

H矩阵的初始化不正确。应该如下：

H = np.zeros([M,M])
for n in range (M):
    for m in range(M):
        H[n,m]= E[n]*S[n,m]
print ("H = ")
np.savetxt(sys.stdout, H, fmt= '%7.4f')

Answer 2

如果您正在使用NumPy数组，我建议您研究矢量化方法以提高性能。在您的情况下，您可以将S转换为E，方法是将单个维度作为第二个维度numpy.newaxis/None引入，然后使用S执行逐元素乘法。这会带来broadcasting，它会将S的所有元素复制到H的形状，这是一个非常有效的操作，然后与H = E[:,None]*S相乘。

所以，我们会有一个单行来获得H = np.einsum('n,nm->nm',E,S)，就像这样 -

{{1}}

我们也可以使用np.einsum，这可能看起来非常接近原始的loopy形式，迭代器变形作为字符串，就像这样 -

{{1}}

IndexError：数组的索引太多 - 总能量矩阵变分法

2 个答案: