如何像在MATLAB上那样用Python将矩阵存储在矩阵中

Question

我知道MATLAB有一个将2D矩阵存储在数组单元中的函数，但我如何在Python上做到这一点？我需要在1X5数组的每列中存储4X4个矩阵。这可能吗？感谢

Answer 1

我认为可以为每个4x4矩阵构建数组，并创建另一个矩阵，在其中可以引用5个不同的4x4矩阵。

a = np.array([[0,0,0,0],
[0,0,0,0],
[0,0,0,0],
[0,0,0,0]])

根据您的需求创建5个不同的数组，然后在一个数组中引用它们。

mat = np.block([[a],[b],[c],[d],[e]])

尝试类似的方法，你会发现你所期望的结果。请参阅数组和块形式numpy的文档。

Answer 2

虽然MATLAB矩阵接近numpy数组，但cell的等价物是不明确的。

一种选择是列表，尤其是当单元是(1，5(形状时，尺寸1的维度只是MATLAB的"1"的伪影；一切都是2d"；。

另一个是对象数据类型数组。像列表一样，这样的数组的元素是对内存中其他对象的引用。这是scipy.io.loadmat在加载MATLAB.mat文件时使用的。但是，创建这样的阵列可能很棘手，尤其是在所有组件阵列都具有相同形状的情况下。

另一种选择是制作高维阵列，例如(1，5，4，4(。曾经有一段时间，MATLAB只允许2d，但numpy从一开始就允许这样做。请记住，在numpy中，前导维度位于最外层(使用默认的"C"排序(。

In [407]: alist = [np.ones((2,2),int) for _ in range(3)]
In [408]: alist
Out[408]: 
[array([[1, 1],
[1, 1]]),
array([[1, 1],
[1, 1]]),
array([[1, 1],
[1, 1]])]
In [409]: arr = np.array(alist)
In [410]: arr
Out[410]: 
array([[[1, 1],
[1, 1]],
[[1, 1],
[1, 1]],
[[1, 1],
[1, 1]]])
In [411]: arr.shape
Out[411]: (3, 2, 2)
In [412]: arr1 = np.empty(3, object)
In [413]: arr1
Out[413]: array([None, None, None], dtype=object)
In [414]: arr1[:] = alist
In [415]: arr1
Out[415]: 
array([array([[1, 1],
[1, 1]]), array([[1, 1],
[1, 1]]),
array([[1, 1],
[1, 1]])], dtype=object)