我想要一个矩阵看起来像这样:
import sympy as sp
sp.Matrix([[1,0,2,0],[0,1,0,2],[1,0,2,0],[0,1,0,2]])
# output
#⎡1 0 2 0⎤
#⎢ ⎥
#⎢0 1 0 2⎥
#⎢ ⎥
#⎢1 0 2 0⎥
#⎢ ⎥
#⎣0 1 0 2⎦
我想从块矩阵构造一个新矩阵:
s=sp.eye(2)
sp.Matrix([[s,2*s],[s,2*s]])
# output:
#⎡⎡1 0⎤ ⎡2 0⎤⎤
#⎢⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎥
#⎢⎣0 1⎦ ⎣0 2⎦⎥
#⎢ ⎥
#⎢⎡1 0⎤ ⎡2 0⎤⎥
#⎢⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎥
#⎣⎣0 1⎦ ⎣0 2⎦⎦
输出内部有额外的括号。
一种解决方案是sympy.functions.transpose
方法:
from sympy.functions import transpose
sp.Matrix([transpose(sp.Matrix([s*i for i in range(1,3)])) for j in range(1,3)])
# output
#⎡1 0 2 0⎤
#⎢ ⎥
#⎢0 1 0 2⎥
#⎢ ⎥
#⎢1 0 2 0⎥
#⎢ ⎥
#⎣0 1 0 2⎦
这个解决方案相当繁琐。我想知道是否有更好的解决方案?
简而言之,sp.Matrix
方法似乎只是组合矩阵,只要它们在一维列表中即可。
答案 0 :(得分:2)
>>> from sympy import *
>>> from sympy.physics.quantum import TensorProduct
>>> A = ones(2,1) * Matrix([1,2]).T
>>> A
Matrix([
[1, 2],
[1, 2]])
>>> TensorProduct(A, eye(2))
Matrix([
[1, 0, 2, 0],
[0, 1, 0, 2],
[1, 0, 2, 0],
[0, 1, 0, 2]])
使用BlockMatrix
:
>>> from sympy import *
>>> BlockMatrix([[eye(2), 2*eye(2)],[eye(2), 2*eye(2)]])
Matrix([
[Matrix([
[1, 0],
[0, 1]]), Matrix([
[2, 0],
[0, 2]])],
[Matrix([
[1, 0],
[0, 1]]), Matrix([
[2, 0],
[0, 2]])]])
>>> Matrix(BlockMatrix([[eye(2), 2*eye(2)],[eye(2), 2*eye(2)]]))
Matrix([
[1, 0, 2, 0],
[0, 1, 0, 2],
[1, 0, 2, 0],
[0, 1, 0, 2]])
答案 1 :(得分:1)