Matris, numpy kullanarak 4 bloğa nasıl bölünür?

Question

Strasen'in Matrix Çarpımını python kullanarak yapıyorum. Bölünme aşamasında, daha büyük bir matrisi daha küçük alt matrislere böleriz. Bir matrisi bölmek için yerleşik bir numpy işlevi var mı?

Answer 1

Tam olarak değil, dizi dilimleme notasyonunu kullanarak kendinizi kolayca kolayca yapabilmeniz gerekir.

>>> A = np.linspace(0,24,25).reshape([5,5,]) 
>>> A 
array([[ 0., 1., 2., 3., 4.], 
     [ 5., 6., 7., 8., 9.], 
     [ 10., 11., 12., 13., 14.], 
     [ 15., 16., 17., 18., 19.], 
     [ 20., 21., 22., 23., 24.]]) 

olun B A sol üst 2x2: Eğer veri kopyalamak gerekiyorsa B görünüm olduğunu

>>> B = A[0:2,0:2] 

Not, bu bir

>>> B[1,1] = 60 
>>> print A 
[[ 0. 1. 2. 3. 4.] 
[ 5. 60. 7. 8. 9.] 
[ 10. 11. 12. 13. 14.] 
[ 15. 16. 17. 18. 19.] 
[ 20. 21. 22. 23. 24.]] 

ile verileri paylaşır

>>> B = A[0:2,0:2].copy() 
>>> B 
array([[ 0., 1.], 
     [ 5., 60.]]) 
>>> B[1,1] = 600 
>>> B 
array([[ 0., 1.], 
     [ 5., 600.]]) 
>>> A 
array([[ 0., 1., 2., 3., 4.], 
     [ 5., 60., 7., 8., 9.], 
     [ 10., 11., 12., 13., 14.], 
     [ 15., 16., 17., 18., 19.], 
     [ 20., 21., 22., 23., 24.]]) 

Answer 2

ben karşılaştım: A'dan, kopyalama yöntemi kullanmak Aynı sorun ve bulunan bazı yerleşik numpy fonksiyonları 4 submatrices içine benim matrisi bölmek için (benim matrisleri boyuttadır 2^N * 2^N) İşte

yazdığım kod şudur:

upper_half = np.hsplit(np.vsplit(my_matrix, 2)[0], 2) 
lower_half = np.hsplit(np.vsplit(my_matrix, 2)[1], 2) 

upper_left = upper_half[0] 
upper_right = upper_half[1] 
lower_left = lower_half[0] 
lower_right = lower_half[1] 

Bonus numpy kullanarak onları tekrar birleşebilirler:

C=np.vstack([np.hstack([c11, c12]), np.hstack([c21, c22])]) 

vsplit hsplit hstack ve vstack bu amaçla yapılmış gibi görünüyor