使用numpy创建块矩阵的更好方法是什么？

Question

考虑这段代码：

M=5;N=3;
A11=np.random.rand(M,M);
A12=np.random.rand(M,N);
A21=np.random.rand(N,M);
A22=np.random.rand(N,N);

我是numpy的新手，正在学习它。我想按照以下方式创建一个块矩阵。

RowBlock1=np.concatenate((A11,A12),axis=1)
RowBlock2=np.concatenate((A21,A22),axis=1)
Block=np.concatenate((RowBlock1,RowBlock2),axis=0)

有更简单的方法吗？例如，在matlab中，我会这样做：

Block=[[A11,A12];[A21,A22]]

并且将通过它完成。我明白这仅适用于数组。

- dineshdileep

Answer 1

从NumPy 1.13版本开始，有一个名为numpy.block的函数：

Block = numpy.block([[A11, A12], [A21, A22]])

对于旧版本，可以使用 bmat：

Block = numpy.bmat([[A11, A12], [A21, A22]])

numpy.bmat 创建的是矩阵，而不是数组。这通常是不好的。如果你想要一个数组，可以在结果上调用asarray，或者使用A属性：

Block = numpy.bmat([[A11, A12], [A21, A22]]).A

bmat还会对堆栈帧进行一些操作，以便您可以执行以下操作：

Block = numpy.bmat('A11,A12; A21,A22')

- user2357112

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如果您想使用稀疏矩阵，即A11，...，A22是scipy.sparse.csr_matrix类型，则可以使用scipy.sparse.bmat([[A11,A12],[A21,A22]])或选择性地将Aii替换为None，以使该部分为零。 - jjjjjj