在 Python 3 中从较小的矩阵自动创建一个大矩阵答案

【问题标题】：Automatically create a large matrix from smaller matrices in Python 3在 Python 3 中从较小的矩阵自动创建一个大矩阵
【发布时间】：2016-11-28 18:58:09
【问题描述】：

我有许多较小的矩阵，我想将它们组合成一个更大的矩阵。

我正在尝试使用 Numpy 中的 hstack 命令来执行此操作，但它将每个组合视为一个字符串，而不是字符串所代表的矩阵。如果我手动编码，hstack 命令可以正常工作。

import numpy as np 
import itertools as it 

sm01 = np.matrix( [[1],[1],[1]] ) 
sm02 = np.matrix( [[2],[2],[2]] )   
sm03 = np.matrix( [[3],[3],[3]] )   

Variables = ['sm01','sm02','sm03']
Comblst = ['']
for i in range(0, len(Variables)+1):
  for subset in it.combinations(Variables, i):
    a = str(subset).strip('()')
    Comblst = np.vstack([Comblst,a])

var = str(Comblst[6]).strip('[]').strip('""').strip(',').replace("'","")
var = tuple(var.split(', '))
LargeMatrix = np.hstack([var])

【问题讨论】：

添加样例？
我们需要查看实际的、可运行的代码，在运行时实际演示问题。
代码太长，无法添加
向我们展示更短、更简化的代码。它只需要实际上是有效的 Python 并实际演示问题。你发的东西没用。
谢谢！我已经发布了简化代码

标签： python python-3.x numpy

【解决方案1】：

我认为您应该使用列表附加来构建Conblst，而不是vstack。

Comblst = []
for
    for 
        Comblst.append(a)

向我们展示Comblst 和var 的外观。光看代码是看不懂构造的。

hstack 的结果是什么。

=====================

Out[1087]: ['sm01', 'sm02', 'sm03']
In [1088]: Comblst
Out[1088]: 
array([[''],
       [''],
       ["'sm01',"],
       ["'sm02',"],
       ["'sm03',"],
       ["'sm01', 'sm02'"],
       ["'sm01', 'sm03'"],
       ["'sm02', 'sm03'"],
       ["'sm01', 'sm02', 'sm03'"]], 
      dtype='<U22')

In [1090]: var = str(Comblst[6]).strip('[]').strip('""').strip(',').replace("'",
      ...: "")
      ...: var = tuple(var.split(', '))
      ...: 
In [1091]: var
Out[1091]: ('sm01', 'sm03')

In [1092]: np.hstack([var])
Out[1092]: 
array(['sm01', 'sm03'], 
      dtype='<U4')

这只是一堆字符串操作，最好用列表而不是数组来完成。但目的是什么？你真的打算生产吗

In [1093]: np.hstack([sm01, sm03])
Out[1093]: 
matrix([[1, 3],
        [1, 3],
        [1, 3]])

在 Python 中，字符串或名称与它们引用的对象之间存在非常实际的区别。

我怀疑构建Comblst 的更好方法是：

In [1096]: 
      ...: Comblst = []
      ...: for i in range(0, len(Variables)+1):
      ...:   for subset in itertools.combinations(Variables, i):
      ...:     # a = str(subset).strip('()')
      ...:     Comblst.append(subset)
      ...:     
      ...:     
In [1097]: Comblst
Out[1097]: 
[(),
 ('sm01',),
 ('sm02',),
 ('sm03',),
 ('sm01', 'sm02'),
 ('sm01', 'sm03'),
 ('sm02', 'sm03'),
 ('sm01', 'sm02', 'sm03')]

In [1099]: Comblst[5]
Out[1099]: ('sm01', 'sm03')

忘记制作和拆分字符串；而是只收集这些名称的元组。

但您不必处理名称；您可以从矩阵本身的列表开始：

In [1101]: Mlist=[sm01, sm02, sm03]
In [1102]: 
      ...: Comblst = []
      ...: for i in range(0, len(Mlist)+1):
      ...:   for subset in itertools.combinations(Mlist, i):
      ...:     Comblst.append(subset)
      ...:     
In [1103]: Comblst
Out[1103]: 
[(), (matrix([[1],
          [1],
          [1]]),), (matrix([[2],
          [2],
          [2]]),), (matrix([[3],
          [3],
          ....
          [3]]))]
In [1104]: Comblst[5]
Out[1104]: 
(matrix([[1],
         [1],
         [1]]), matrix([[3],
         [3],
         [3]]))
In [1105]: np.hstack(Comblst[5])
Out[1105]: 
matrix([[1, 3],
        [1, 3],
        [1, 3]])

或者构造一个简单数字元组的列表，并以此为索引

In [1109]: 
      ...: Comblst = []
      ...: for i in range(0, len(Mlist)+1):
      ...:   for subset in itertools.combinations( list(range(0, len(Mlist))), i):
      ...:     Comblst.append(subset)

In [1110]: Comblst
Out[1110]: [(), (0,), (1,), (2,), (0, 1), (0, 2), (1, 2), (0, 1, 2)]
In [1111]: Comblst[5]
Out[1111]: (0, 2)
In [1112]: np.hstack([Mlist[i] for i in Comblst[5]])
Out[1112]: 
matrix([[1, 3],
        [1, 3],
        [1, 3]])

【讨论】：