Python 以特定的方式合并单位矩阵

我有两个身份矩阵，我想以一种特定的方式合并。例如，如果我有两个矩阵，如：

[i 0]     [j 0]
[0 i] and [0 j]

我想在列之间交替挤压它们，得到如下结果：

[i j 0 0]
[0 0 i j]

array([[ 1.2,  1.3,  0. ,  0. ],
      [ 0. ,  0. ,  1.2,  1.3]])

不管怎么说，要用numpy做这个？因此，对于这样的数据：

size = 2
i = 1.2
j = 1.3
m1 = np.eye(size)*i
m2 = np.eye(size)*j

m1
>>>array([[ 1.2,  0. ],
         [ 0. ,  1.2]])

m2
>>>array([[ 1.3,  0. ],
         [ 0. ,  1.3]])

返回如下内容的函数：

[i j 0 0]
[0 0 i j]

array([[ 1.2,  1.3,  0. ,  0. ],
      [ 0. ,  0. ,  1.2,  1.3]])

您可以尝试以下方法：

np.hstack(map(np.transpose,map(np.vstack, zip(m1, m2))))

问题是-“

…在列之间交替挤压它们”。所以，有了这个目标，你可以-

np.concatenate((m1,m2)).T.reshape(-1,m1.shape[0]).T

还是短一点的-

np.dstack((m1,m2)).reshape(m1.shape[0],-1)

样本运行-

In [273]: m1
Out[273]: 
array([[48, 31, 36, 30, 15],
       [27, 14, 14, 13, 30]])

In [274]: m2
Out[274]: 
array([[42, 39, 29, 35, 17],
       [31, 11, 39, 10, 28]])

In [275]: np.concatenate((m1,m2)).T.reshape(-1,m1.shape[0]).T
Out[275]: 
array([[48, 42, 31, 39, 36, 29, 30, 35, 15, 17],
       [27, 31, 14, 11, 14, 39, 13, 10, 30, 28]])

In [276]: np.dstack((m1,m2)).reshape(m1.shape[0],-1)
Out[276]: 
array([[48, 42, 31, 39, 36, 29, 30, 35, 15, 17],
       [27, 31, 14, 11, 14, 39, 13, 10, 30, 28]])

还有一个：

In [315]: out = np.zeros((size,2*size))

In [316]: out[:,0::2]=m1

In [317]: out[:,1::2]=m2

In [318]: out
Out[318]: 
array([[ 1.2,  1.3,  0. ,  0. ],
       [ 0. ,  0. ,  1.2,  1.3]])

针对这个具体问题

np.kron(np.eye(2),[m1[0,0],m2[0,0]])

足够了，您可以在第二个参数中添加任意数量的参数。请添加一个
0
s不匹配的示例（不同的值和预期结果）。优雅但非常缓慢。@JohnMoeller您是在开玩笑吧？它是2乘2。这个例子是2x2。如果OP真的希望始终对2x2矩阵进行操作，那么直接构造2x4矩阵就更容易了。假设OP想要在更大的东西上操作通常是好的。@JohnMoeller，这样你就可以在通用性方面击败kronecker产品了？