Python numpy bmat用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.bmat 的用法。

用法:

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

从字符串、嵌套序列或数组构建矩阵对象。

参数：

obj： str 或 数组

输入数据。如果是字符串，则当前作用域中的变量可以按名称引用。

ldict： 字典，可选

替换当前帧中的本地操作数的字典。如果 obj 不是字符串或 gdict 为 None，则忽略。

gdict： 字典，可选

替换当前帧中的全局操作数的字典。如果 obj 不是字符串，则忽略。

返回：

out： 矩阵

返回一个矩阵对象，它是一个专门的二维数组。

例子：

>>> A = np.mat('1 1; 1 1')
>>> B = np.mat('2 2; 2 2')
>>> C = np.mat('3 4; 5 6')
>>> D = np.mat('7 8; 9 0')

以下所有表达式构造相同的块矩阵：

>>> np.bmat([[A, B], [C, D]])
matrix([[1, 1, 2, 2],
        [1, 1, 2, 2],
        [3, 4, 7, 8],
        [5, 6, 9, 0]])
>>> np.bmat(np.r_[np.c_[A, B], np.c_[C, D]])
matrix([[1, 1, 2, 2],
        [1, 1, 2, 2],
        [3, 4, 7, 8],
        [5, 6, 9, 0]])
>>> np.bmat('A,B; C,D')
matrix([[1, 1, 2, 2],
        [1, 1, 2, 2],
        [3, 4, 7, 8],
        [5, 6, 9, 0]])