Python 生成多个vandermonde阵列

我有一个函数，它创建了一个2维数组，一个Vandermonde矩阵，称为：

vandermonde（生成器，秩）

例如，其中生成器是一个n大小的阵列

generator=np.array（[-1/2,1/2,3/2,5/2,7/2,9/2]）

和

rank=4

然后我需要创建4个范德蒙矩阵（因为

rank=4

）在我的空间中被

h

倾斜（这里

h

是任意的，我们调用

h=1

）

因此，我提供了以下确定性代码：

V = np.array([
        vandermonde(generator-0*h, rank),
        vandermonde(generator-1*h, rank),
        vandermonde(generator-2*h, rank),
        vandermonde(generator-3*h, rank)
        ])

然后，我想对

vandermonde

执行多个手动调用，我使用了

for

-循环，如下所示：

V=[]
for i in range(rank):
    V.append(vandermonde(generator - h*i, rank))
V = np.array(V)

这种方法很好，但似乎太“零碎”。我尝试了一种

np.append

方法，如下所示：

M = np.array([])
for i in range(rank):
    M = np.append(M,[vandermonde(generator - h*i, rank)])

但是没有像我预期的那样工作，似乎

np。append

扩展数组以创建新元素

我的问题是：

我怎么能不使用标准的Python列表，直接使用np方法呢？因为append的行为似乎不像我预期的那样，它只是增加了该数组，而不是添加了一个新的数组元素

有没有更直接的numpy方法

我的vandermonde函数是：

def vandermonde(generator, rank=None):
    """Returns a vandermonde matrix

    If rank not passwd returns a square vandermonde matrix
    """

    if rank is None:
        rank = len(generator)

    return np.tile(generator,(rank,1)) ** np.array(range(rank)).reshape((rank,1))

预期的答案是一个三维数组，其大小

（生成器，秩，秩）

，其中每个元素都是生成器倾斜的vandermonde矩阵之一。对于上述常数（

生成器，秩，h

），我们有：

---

可以在以下讨论中找到一些相关的想法：

使用矢量化方式获得最终的

3D

数组-

r = np.arange(rank)
V_out = (generator - h*r[:,None,None]) ** r[:,None]

我们还可以使用

cumprod

获得另一个解决方案的指数值-

gr = np.repeat(generator - h*r[:,None,None], rank, axis=1)
gr[:,0] = 1
out = gr.cumprod(1)

---

共享

vandermonde

？@Divakar-sure的实现。Added.ppl，就这么免费投票吗？没有添加任何注释。Numpy是有效的，因为它与固定大小的数组一起工作。方法

np.append

并不是真正有效的方法，实际上是在扩展数组（这意味着修改大小=>infecient）。为了提高效率，您需要在将元素放入数组之前创建一个大小合适的数组。由于我没有完全获得所需的输入/输出，因此很难提出更好的建议。添加预期的输出和数组维度。似乎主广播是必须的。我想这甚至会帮助我重写

vandermonde

函数。@Lin是的，它将是：

（generator-h*I）**np.arange（rank）[：无]

@Lin这也会很有帮助：@kmario23谢谢，这真的为这个问题增加了一些想法。

gr = np.repeat(generator - h*r[:,None,None], rank, axis=1)
gr[:,0] = 1
out = gr.cumprod(1)