scipy.linalg.

block_diag

scipy.linalg.block_diag(*arrs)

从提供的数组创建一个块对角矩阵。

给定输入 A、B 和 C，输出将把这些数组排列在主对角线上:

[[A, 0, 0],
 [0, B, 0],
 [0, 0, C]]

参数:

A, B, C, …类似数组，最多为二维

输入数组。一个长度为 n 的一维数组或类数组序列被视为形状为 (1,n) 的二维数组。

返回:

Dndarray

对角线上有 A, B, C, … 的数组。D 与 A 具有相同的 dtype。

注释

如果所有输入数组都是方阵，则输出被称为分块对角矩阵。

空序列（即，大小为零的类似数组的对象）将不会被忽略。值得注意的是，[] 和 [[]] 都被视为形状为 (1,0) 的矩阵。

示例

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>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import block_diag
>>> A = [[1, 0],
...      [0, 1]]
>>> B = [[3, 4, 5],
...      [6, 7, 8]]
>>> C = [[7]]
>>> P = np.zeros((2, 0), dtype='int32')
>>> block_diag(A, B, C)
array([[1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 3, 4, 5, 0],
       [0, 0, 6, 7, 8, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 7]])
>>> block_diag(A, P, B, C)
array([[1, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 3, 4, 5, 0],
       [0, 0, 6, 7, 8, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 7]])
>>> block_diag(1.0, [2, 3], [[4, 5], [6, 7]])
array([[ 1.,  0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  2.,  3.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  4.,  5.],
       [ 0.,  0.,  0.,  6.,  7.]])

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