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创建包含单位矩阵的多维数组

numpy-ndarray numpy python

Triceratops · 技术社区 · 1 年前

假设我有一个Numpy数组 n 索引,其中第一个 n-2 表示一些计数索引,最后2个索引表示一个正方形 MxM matrix。我想初始化这个结构,使其包含单位矩阵的副本。

示例(此处N=3,M=2):

A = numpy.zeros((3,2,2))
for k in range(3):
     A[k,:,:] = numpy.eye(2)

另一个例子(这里N=4,M=5):

B = numpy.zeros((3,4,5,5))
for k1 in range(3):
     for k2 in range(4):
         B[k1,k2,:,:] = numpy.eye(5)

有没有一种更紧凑的方法来实现这一点,而不是(嵌套)循环?

2 回复 | 直到 1 年前

mozway 1 年前

你可以 repeat :

A = np.repeat(np.eye(2)[None], 3, axis=0)

对于更复杂的情况,结合 reshape :

extra = (3, 4)
M = 5
B = np.repeat(np.eye(M)[None], np.prod(extra), axis=0).reshape(extra+(M, M))

或与 tile :

extra = (3, 4)
B = np.tile(np.eye(5), extra+(1, 1))

或者,从 numpy.zeros 使用索引:

B = np.zeros((3, 4, 5, 5))
x = np.arange(B.shape[-1])
B[..., x, x] = 1

smp55 1 年前

“紧凑”不是一个非常具体的术语,所以很难说哪种方法能满足要求。然而,一种方法是使用 numpy.tile , numpy.split ,以及 numpy.stack ,按照这个顺序。使用 tile 为了排列所有的单位矩阵, split 把它们分成一个列表,然后 stack 将它们放入一个多维数组中。这真的比循环更紧凑吗?谁知道呢,但你可以在一行中完成。

你也可以使用列表理解,它不会消除循环,而是将其放在一行中。

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