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Python等价于Q的手工生成单位矩阵算法

numpy-broadcasting kdb numpy python

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Konstantin Spirin · 技术社区 · 7 年前

np.eye 生成单位矩阵。这个问题是关于算法,而不是关于最终结果。

`float${x =\: x} til 12000

import numpy as np
r=np.arange(12000)
np.asarray([i==r for i in r]).astype(float)

使用Python方法时,在 np.asarray [i==r for i in r] 不离开 numpy

2 回复 | 直到 7 年前

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hpaulj 7 年前

In [822]: r=np.arange(4)

您的列表理解:

In [823]: [i==r for i in r]
Out[823]: 
[array([ True, False, False, False]),
 array([False,  True, False, False]),
 array([False, False,  True, False]),
 array([False, False, False,  True])]

广播阵列等效物:

In [824]: r[:,None]==r[None,:]
Out[824]: 
array([[ True, False, False, False],
       [False,  True, False, False],
       [False, False,  True, False],
       [False, False, False,  True]])

In [825]: A = np.zeros((4,4),int)
In [826]: A[np.arange(4),np.arange(4)] = 1
In [827]: A
Out[827]: 
array([[1, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0],
       [0, 0, 0, 1]])

或者(灵感来自 np.tri ):

In [831]: np.equal.outer(np.arange(4), np.arange(4))
Out[831]: 
array([[ True, False, False, False],
       [False,  True, False, False],
       [False, False,  True, False],
       [False, False, False,  True]])

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Alexander Belopolsky 7 年前

如果您的目标是以最有效的方式生成单位矩阵,我建议您使用以下技巧:

>>> n = 5
>>> e = np.zeros(n*n)
>>> e[::n+1] = 1
>>> e.reshape((n, n))
array([[1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1.]])