numpy.bmat
numpy.bmat(object, ldict=None, gdict=None)
Функция bmat() создает матрицу из массивов-подблоков.
-
- object - строка или подобный массиву объект
- Входные данные с перечислением необходимого порядка массивов-подблоков.
- ldict - словарь (необязательный)
- Словарь, который заменяет локальные операнды в текущей строке. Игнорируется, если obj не является строкой или
gdict=None. - gdict - словарь (необязательный)
- Словарь, который заменяет глобальные операнды в текущей строке. Игнорируется, если obj не является строкой.
-
- matrix - матрица NumPy
- Интерпретация входных данных как матрицы.
Смотрите так же:
mat
Примеры
>>> import numpy as np
>>> a = [1, 1]
>>> b = [2, 2]
>>> np.bmat([[a], [b]])
matrix([[1, 1, 2, 2]])
>>>
>>> np.bmat([[[a], [b]], [[a], [b]]])
matrix([[1, 1, 2, 2],
[1, 1, 2, 2]])
>>>
>>>
>>> a = np.arange(0, 4).reshape(2, 2)
>>> a
array([[0, 1],
[2, 3]])
>>> b = np.arange(4, 8).reshape(2, 2)
>>> b
array([[4, 5],
[6, 7]])
>>> c = np.arange(8, 12).reshape(2, 2)
>>> c
array([[ 8, 9],
[10, 11]])
>>> d = np.arange(12, 16).reshape(2, 2)
>>> d
array([[12, 13],
[14, 15]])
>>>
>>> np.bmat([[a, b],[c, d]])
matrix([[ 0, 1, 4, 5],
[ 2, 3, 6, 7],
[ 8, 9, 12, 13],
[10, 11, 14, 15]])
>>>
>>> np.bmat('a b; c d')
matrix([[ 0, 1, 4, 5],
[ 2, 3, 6, 7],
[ 8, 9, 12, 13],
[10, 11, 14, 15]])
>>>
>>> np.bmat([a, b, c, d])
matrix([[ 0, 1, 4, 5, 8, 9, 12, 13],
[ 2, 3, 6, 7, 10, 11, 14, 15]])
>>>
>>> np.bmat('a b c d')
matrix([[ 0, 1, 4, 5, 8, 9, 12, 13],
[ 2, 3, 6, 7, 10, 11, 14, 15]])
>>>
>>> np.bmat([[a], [b], [c], [d]])
matrix([[ 0, 1],
[ 2, 3],
[ 4, 5],
[ 6, 7],
[ 8, 9],
[10, 11],
[12, 13],
[14, 15]])
>>>
>>> np.bmat('a; b; c; d')
matrix([[ 0, 1],
[ 2, 3],
[ 4, 5],
[ 6, 7],
[ 8, 9],
[10, 11],
[12, 13],
[14, 15]])
>>>
>>>
>>> np.bmat('a b c d',
ldict = {'a':a, 'b':b, 'c':c,'d':d},
gdict = {'a':a, 'b':b, 'c':c, 'd':d})
matrix([[ 0, 1, 4, 5, 8, 9, 12, 13],
[ 2, 3, 6, 7, 10, 11, 14, 15]])
>>>
>>> np.bmat('a b c d',
ldict = {'a':a, 'b':a, 'c':a, 'd':a},
gdict = {'a':a, 'b':a, 'c':a, 'd':a})
matrix([[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
[2, 3, 2, 3, 2, 3, 2, 3]])
>>>
>>> r = np.zeros((2, 2), dtype = int)
>>> r
array([[0, 0],
[0, 0]])
>>>
>>> np.bmat('a b c d', ldict = {'a':r, 'b':a, 'c':r, 'd':a}
gdict = {'a':r, 'b':a, 'c':r, 'd':a})
matrix([[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1],
[0, 0, 2, 3, 0, 0, 2, 3]])
