如何在Python中“拉平”张量积矩阵？

Question

我从一个3x3数组X_2开始，并对其张量乘积。

我得到一个3x3数组的3x3数组，但实际上我想得到一个9x9数组：

m

我尝试了import numpy as np m = np.array([[1. , 0.5, 0. ], [0.5, 1. , 0.5], [0. , 0.5, 1. ]]) a = np.tensordot(m,m, axes=0) ，但是它没有满足我的要求……还有其他想法吗？

Answer 1

我不确定我是否正确理解了问题，但我认为您可能想要的是：

import numpy as np

m = np.array([[1. , 0.5, 0. ], [0.5, 1. , 0.5], [0. , 0.5, 1. ]])
a = np.tensordot(m, m, axes=0)
a = a.transpose((0, 2, 1, 3)).reshape((9, 9))
print(a)

输出：

[[1.   0.5  0.   0.5  0.25 0.   0.   0.   0.  ]
 [0.5  1.   0.5  0.25 0.5  0.25 0.   0.   0.  ]
 [0.   0.5  1.   0.   0.25 0.5  0.   0.   0.  ]
 [0.5  0.25 0.   1.   0.5  0.   0.5  0.25 0.  ]
 [0.25 0.5  0.25 0.5  1.   0.5  0.25 0.5  0.25]
 [0.   0.25 0.5  0.   0.5  1.   0.   0.25 0.5 ]
 [0.   0.   0.   0.5  0.25 0.   1.   0.5  0.  ]
 [0.   0.   0.   0.25 0.5  0.25 0.5  1.   0.5 ]
 [0.   0.   0.   0.   0.25 0.5  0.   0.5  1.  ]]

Answer 2

numpy.kron似乎正是您想要的。

import numpy as np

m = np.array([[1. , 0.5, 0. ], [0.5, 1. , 0.5], [0. , 0.5, 1. ]])
print(np.kron(m,m))

输出：

[[1.   0.5  0.   0.5  0.25 0.   0.   0.   0.  ]
 [0.5  1.   0.5  0.25 0.5  0.25 0.   0.   0.  ]
 [0.   0.5  1.   0.   0.25 0.5  0.   0.   0.  ]
 [0.5  0.25 0.   1.   0.5  0.   0.5  0.25 0.  ]
 [0.25 0.5  0.25 0.5  1.   0.5  0.25 0.5  0.25]
 [0.   0.25 0.5  0.   0.5  1.   0.   0.25 0.5 ]
 [0.   0.   0.   0.5  0.25 0.   1.   0.5  0.  ]
 [0.   0.   0.   0.25 0.5  0.25 0.5  1.   0.5 ]
 [0.   0.   0.   0.   0.25 0.5  0.   0.5  1.  ]]