scipy.linalg.

block_diag#

scipy.linalg.block_diag(*arrs)[source]#

从提供的数组创建块对角矩阵。

给定输入 A、B 和 C，输出将在对角线上排列这些数组。

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

参数:

A, B, C, …array_like, 最多 2 维: 输入数组。长度为 n 的一维数组或类似数组序列被视为具有形状 (1,n) 的二维数组。

返回值:

Dndarray: 具有对角线上的 A、B、C、… 的数组。 D 与 A 具有相同的 dtype。

注意

如果所有输入数组都是方阵，则输出被称为块对角矩阵。

空序列（即大小为零的类似数组）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

>>> 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.]])