Numpy 将二维 arrays 附加在一起

Question

我正在尝试创建一个 function 对二维矩阵求幂并将结果保存在 3D 数组中，其中第一个维度是指数的索引。 这很重要，因为我正在求幂的矩阵的行表示有关图上不同顶点的信息。 因此，例如，如果我们有 A、A^2、A^3，每个都是形状 (50,50)，我想要一个矩阵 D = (3,50,50)，这样我就可以 go D[:,1,: ] 检索有关节点 1 的所有信息，并能够对其进行矩阵乘法。 我的代码目前是

def expo(times,A,n):
    temp = A;
    result = csr_matrix.toarray(temp)
    for i in range(0,times):
        temp = np.dot(temp,A)
        if i == 0:
            result = np.array([result,csr_matrix.toarray(temp)]) # this creates a (2,50,50) array
        if i > 0:
            result = np.append(result,csr_matrix.toarray(temp),axis=0) # this does not work
    return result

但是，这不起作用，因为在“i>0”的情况下，临时数组的形状为 (50,50) 并且无法附加。 我不确定如何完成这项工作，而且我对 Numpy 中的维度感到困惑，例如为什么有时认为是 (50,1) 而其他时候只是 (50,)。 任何人都可以帮助我使此代码正常工作并大致解释这些事情应该如何在 Numpy 中完成？

Answer 1

文档参考

如果要在 numpy 中堆叠矩阵，可以使用stack function 。 如果您还希望索引对应于指数，您可能需要在 output 的开头添加一个单位矩阵：

MWE

import numpy as np

def expo(A, n):
    result =[np.eye(len(A)), A,]
    for _ in range(n-1):
        result.append(result[-1].dot(A))

    return np.stack(result, axis=0) 
    # If you do not really need the 3D array, 
    # you could also just return the list


result = expo(np.array([[1,-2],[-2,1]]), 3)
print(result)
# [[[  1.   0.]
#   [  0.   1.]]
#
#  [[  1.  -2.]
#   [ -2.   1.]]
#
#  [[  5.  -4.]
#   [ -4.   5.]]
#
#  [[ 13. -14.]
#   [-14.  13.]]]

print(result[1])
# [[ 1. -2.]
#  [-2.  1.]]

注释

如您所见，我们首先简单地创建矩阵列表，然后在最后将它们转换为数组。 我不确定您是否真的需要 3D 数组，因为您也可以只索引创建的列表，但这取决于您的用例，如果方便与否。

我猜想很多 numpy 函数的axis关键字参数一开始可能会令人困惑，但文档通常有很好的例子，结合相同的试验和错误，应该会让你走得很远。 例如对于numpy.stack ，第一个示例确实正是您想要做的。