NumPy分割对角矩阵

3
我想生成一个分区对角矩阵A,就像这样enter image description here,而矩阵B已经给出。
B = -np.diag(np.ones(n - 2), -1) - np.diag(np.ones(n - 2), 1) + 4 * np.diag(np.ones(n - 1))

matrix B

例如, 在此输入图片描述 有没有一种方法可以不使用循环来实现?

很抱歉第一次上传矩阵A和B的图形不正确。


您能更具体地说明矩阵A的模式吗? - Dani Mesejo
1个回答

3
你可以将构建块堆叠成一个查找表,然后通过索引来构建A:
>>> from scipy import sparse
>>> 
>>> n = 5
>>> B = sparse.diags([-1, 4, -1], [-1, 0, 1], (n-1, n-1), dtype=int).A
>>> A = sparse.diags([1, 2, 1], [-1, 0, 1], (n-1, n-1), dtype=int).A
# 0 means 0 0 0 ...,
# 1 means -I
# 2 means B
>>>
# next line builds the lookup table (using np.stack)
# does the lookup ...[A]
# and flattens the resulting 4D array after swapping
# the middle axes; the swap reorders the entries from
# Vert, Horz, vert, horz   to   Vert, vert, Horz, horz
>>> A = np.stack([np.zeros_like(B), -np.identity(n-1, int), B])[A].swapaxes(1, 2).reshape((n-1)*(n-1), -1)
>>> A
array([[ 4, -1,  0,  0, -1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],
       [-1,  4, -1,  0,  0, -1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],
       [ 0, -1,  4, -1,  0,  0, -1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],
       [ 0,  0, -1,  4,  0,  0,  0, -1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],
       [-1,  0,  0,  0,  4, -1,  0,  0, -1,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0],
       [ 0, -1,  0,  0, -1,  4, -1,  0,  0, -1,  0,  0,  0,  0,  0,  0],
       [ 0,  0, -1,  0,  0, -1,  4, -1,  0,  0, -1,  0,  0,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0, -1,  0,  0, -1,  4,  0,  0,  0, -1,  0,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0,  0, -1,  0,  0,  0,  4, -1,  0,  0, -1,  0,  0,  0],
       [ 0,  0,  0,  0,  0, -1,  0,  0, -1,  4, -1,  0,  0, -1,  0,  0],
       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0, -1,  0,  0, -1,  4, -1,  0,  0, -1,  0],
       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0, -1,  0,  0, -1,  4,  0,  0,  0, -1],
       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0, -1,  0,  0,  0,  4, -1,  0,  0],
       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0, -1,  0,  0, -1,  4, -1,  0],
       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0, -1,  0,  0, -1,  4, -1],
       [ 0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0,  0, -1,  0,  0, -1,  4]])

请注意,稀疏构造函数仅用于方便起见。稀疏矩阵会立即转换为密集矩阵(使用 .A 属性)。

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的
可以查看英文原文,
原文链接