Python 用numpy中的单个块创建块矩阵的更好方法？

以代码为例

M=5;N=3;
A11=np.random.rand(M,M);
A12=np.random.rand(M,N);
A21=np.random.rand(N,M);
A22=np.random.rand(N,N);

我是numpy的新手，正在学习它。我想用以下方式创建块矩阵

RowBlock1=np.concatenate((A11,A12),axis=1)
RowBlock2=np.concatenate((A21,A22),axis=1)
Block=np.concatenate((RowBlock1,RowBlock2),axis=0)

有没有更简单的方法？例如，在matlab中我会这样做

Block=[[A11,A12];[A21,A22]]

我知道这只是为阵列保留的

从NumPy 1.13开始，有：

对于以前的版本，有：

numpy.bmat

创建矩阵，而不是数组。这通常是件坏事。如果需要数组，可以对结果调用

asarray

，或者使用：

bmat

还对堆栈帧进行了一些处理，以实现这一点：

Block = numpy.bmat('A11,A12; A21,A22')

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如果你想使用稀疏矩阵，例如，

A11

，…，

A22

是

scipy.sparse.csr_矩阵

类型，那么你可以使用

scipy.sparse.bmat（[[A11，A12]，[A21，A22]]）

，或者如果你希望该部分为零，可以选择将

Aii

替换为

None

Block = numpy.bmat([[A11, A12], [A21, A22]])

Block = numpy.bmat([[A11, A12], [A21, A22]]).A

Block = numpy.bmat('A11,A12; A21,A22')