Question

我正在尝试构建一个知道第一列以及列之间关系的numpy矩阵B

更具体地说，我有第一列，如B的array（[1]，[1]，[1]，[1]），另一个已知矩阵A，其关系为B（t + 1）= B（t）+ A（t + 1）。 B（t）表示B的t列。有什么方法可以使用矩阵计算而不使用for循环来构建B？

我尝试过np.einsum，但似乎只能使用已知矩阵进行计算

A = matrix([[1, 2, 3, 4], [2, 4, 5, 6], [3, 5, 6, 7], [4, 6, 5, 4]])

B = matrix([[1., 0., 0., 0.], [1., 0., 0., 0.], [1., 0., 0., 0.], [1., 0., 0., 0.]])

现在，我要填充B的列（第一列除外）。

我希望决赛

B = matrix([[ 1., 3., 6., 10.], [ 1., 5., 10., 16.], [ 1., 6., 12., 19.], [ 1., 7., 12., 16.]])

谢谢！

Answer 1

您可以通过堆叠B的第一行和A的第一行以外的所有内容来构建新矩阵。然后，您可以使用np.cumsum()进行累计：

A=np.matrix([[1, 2, 3, 4],
          [2, 4, 5, 6],
          [3, 5, 6, 7],
          [4, 6, 5, 4]])

B=np.matrix([[1., 0., 0., 0.],
          [1., 0., 0., 0.],
          [1., 0., 0., 0.],
          [1., 0., 0., 0.]])

np.cumsum(np.hstack([B[:,:1], A[:,1:]]), axis=1)

结果：

matrix([[ 1.,  3.,  6., 10.],
        [ 1.,  5., 10., 16.],
        [ 1.,  6., 12., 19.],
        [ 1.,  7., 12., 16.]])

有没有一种方法可以用第一列以及各列之间的关系构建矩阵？

1 个答案: