Python中的 numpy.bmat()

Python中的numpy包含一个名为bmat()的函数，它是一种将二维数组组合成较大更复杂矩阵的工具。bmat函数具有一些方便的功能，可以轻松地组合一个或多个二维数组，从而快速创建较大的矩阵。

语法

numpy.bmat(obj, ldict=None, gdict=None)

参数

• obj : array_like —— 一个由具有相同大小和形状的二维数组构成的序列（列表，元素等）或单个二维数组。如果对象是序列，则可以使用嵌套序列来表示更复杂的矩阵构造。
• ldict : dict, optional —— 一个用于矩阵中定义的本地变量字典。
• gdict : dict, optional ——一个用于矩阵中定义的全局变量字典。

返回值

返回的结果是组合成的矩阵，其形状和大小由输入的二维数组决定。

示例

import numpy as np

a = np.matrix('1 2; 3 4')
b = np.matrix('5 6; 7 8')
c = np.matrix('9 10; 11 12')

d = np.bmat([[a, b], [c, a]])
print(d)

# Output:
# [[ 1  2  5  6]
#  [ 3  4  7  8]
#  [ 9 10  1  2]
#  [11 12  3  4]]

上述示例中，我们创建了三个二维矩阵a、b和c。然后，我们使用bmat()函数将矩阵组合成一个更大的矩阵d，其中d的第一行是矩阵a和矩阵b组合而成的。

嵌套序列

bmat()函数可以通过嵌套序列从更简单的构建块中构建出更复杂的矩阵。下面是一个示例：

import numpy as np

a = np.matrix('1 2; 3 4')
b = np.matrix('5 6; 7 8')
c = np.matrix('9 10; 11 12')

d = np.bmat('a b; c a')
print(d)

# Output:
# [[ 1  2  5  6]
#  [ 3  4  7  8]
#  [ 9 10  1  2]
#  [11 12  3  4]]

上述示例中，我们创建了三个二维矩阵a、b和c，并在bmat()函数中使用字符串'a b; c a'创建一个更大的矩阵d。 注意，字符串'a b; c a'实际上是一个嵌套序列，它将矩阵a和矩阵b并排组合，将矩阵c和矩阵a组合在下面，从而创建一个更大的矩阵d。

使用本地变量

bmat()函数还允许我们使用本地变量创建更大的矩阵。有时，我们需要将一些值存储在变量中，并在创建较大的矩阵时使用它们。下面是一个例子：

import numpy as np

a = np.matrix('1 2; 3 4')
b = np.matrix('5 6; 7 8')
c = np.matrix('9 10; 11 12')

ldict = {'a': a, 'b': b, 'c': c}

d = np.bmat('a b; c a', ldict=ldict)
print(d)

# Output:
# [[ 1  2  5  6]
#  [ 3  4  7  8]
#  [ 9 10  1  2]
#  [11 12  3  4]]

上述示例中，我们创建了三个二维矩阵a、b和c，并将它们存储在字典ldict中。然后，我们使用字符串'a b; c a'和本地变量字典ldict创建更大的矩阵d。

使用全局变量

除了本地变量之外，bmat()函数还允许我们使用全局变量。这些全局变量以字典的形式传递给函数。下面是一个示例：

import numpy as np

a = np.matrix('1 2; 3 4')
b = np.matrix('5 6; 7 8')
c = np.matrix('9 10; 11 12')

gdict = {'a': a, 'b': b, 'c': c}

d = np.bmat('a b; c a', gdict=gdict)
print(d)

# Output:
# [[ 1  2  5  6]
#  [ 3  4  7  8]
#  [ 9 10  1  2]
#  [11 12  3  4]]

上述示例中，我们创建了三个二维矩阵a、b和c，并将它们存储在全局变量字典gdict中。然后，我们使用字符串'a b; c a'和全局变量gdict创建更大的矩阵d。

总体而言，numpy.bmat()函数是一种极为方便和有用的矩阵组合工具。 它可以使用嵌套序列、本地变量和全局变量等多种方式，轻松地组合一个或多个二维数组，从而创建更大、更复杂的矩阵。