我正在寻找一种方法将nXaXb numpy数组转换为块对角矩阵.我已经遇到了
scipy.linalg.block_diag,其中的缺点(对于我的情况)是它需要单独给出矩阵的每个块.然而,当n非常高时,这是具有挑战性的,所以为了使事情更清楚,可以说我有一个
import numpy as np
a = np.random.rand(3,2,2)
array([[[ 0.33599705, 0.92803544],
[ 0.6087729 , 0.8557143 ]],
[[ 0.81496749, 0.15694689],
[ 0.87476697, 0.67761456]],
[[ 0.11375185, 0.32927167],
[ 0.3456032 , 0.48672131]]])
我想要实现的是同样的东西
from scipy.linalg import block_diag
block_diag(a[0], a[1],a[2])
array([[ 0.33599705, 0.92803544, 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0.6087729 , 0.8557143 , 0. , 0. , 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0.81496749, 0.15694689, 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0.87476697, 0.67761456, 0. , 0. ],
[ 0. , 0. , 0. , 0. , 0.11375185, 0.32927167],
[ 0. , 0. , 0. , 0. , 0.3456032 , 0.48672131]])
这仅仅是在实际情况中具有数百个元素的示例.
最佳答案 尝试使用block_diag(* a).见下面的例子:
In [9]: paste
import numpy as np
a = np.random.rand(3,2,2)
from scipy.linalg import block_diag
b = block_diag(a[0], a[1],a[2])
c = block_diag(*a)
b == c
## -- End pasted text --
Out[9]:
array([[ True, True, True, True, True, True],
[ True, True, True, True, True, True],
[ True, True, True, True, True, True],
[ True, True, True, True, True, True],
[ True, True, True, True, True, True],
[ True, True, True, True, True, True]], dtype=bool)