2D阵列阵列的对角化

Question

我需要对大量矩阵进行对角化。 这些矩阵本身非常小（比如a x a，其中a <= 10）但是由于 他们的绝对数字，使用for循环将对齐所有这些都需要花费大量时间 和numpy.linalg.eig功能。所以我想制作一个矩阵数组，即 一个2D数组的数组，但不幸的是，Python似乎认为这是一个三维数组，感到困惑，并拒绝做这项工作。那么，有没有办法阻止Python将这个2D数组数组视为3D数组呢？

谢谢，

Python新手

编辑：为了更清楚，我对这个3D数组本身不感兴趣。因为一般来说，将数组馈送到函数似乎比使用for循环逐个馈送所有元素要快得多，我只是尝试将所需的所有矩阵放在数组中对角化。

Answer 1

如果你有一个3D数组：

a = np.random.normal(size=(20,10,10))

然后你可以使用：

循环遍历所有20个10x10阵列

for k in xrange(a.shape[0]):
    b = np.linalg.eig(a[k,:,:])

你可以用更复杂的方式保存b。这可能就是你已经在做的事情，但是你不能将np.linalg.eig应用于3D数组并让它沿着单个轴计算，所以除非有将所有你的所有结合起来的形式，否则你会陷入循环数组成一个2D数组。然而，我怀疑这比仅仅循环各个2D阵列更快。