numpy.bmat #

麻木的。bmat ( obj , ldict = None , gdict = None ) [来源] #

从字符串、嵌套序列或数组构建矩阵对象。

参数：

obj str 或 array_like: 输入数据。如果是字符串，则可以通过名称引用当前范围内的变量。
ldict字典，可选: 替换当前帧中的本地操作数的字典。如果obj不是字符串或gdict为 None，则忽略。
gdict字典，可选: 替换当前帧中的全局操作数的字典。如果obj不是字符串则忽略。

返回：

输出矩阵: 返回一个矩阵对象，它是一个专门的二维数组。

也可以看看

block: 此函数对 Nd 数组的推广，返回普通的 ndarray。

例子

>>> A = np.mat('1 1; 1 1')
>>> B = np.mat('2 2; 2 2')
>>> C = np.mat('3 4; 5 6')
>>> D = np.mat('7 8; 9 0')

以下所有表达式构造相同的分块矩阵：

>>> np.bmat([[A, B], [C, D]])
matrix([[1, 1, 2, 2],
        [1, 1, 2, 2],
        [3, 4, 7, 8],
        [5, 6, 9, 0]])
>>> np.bmat(np.r_[np.c_[A, B], np.c_[C, D]])
matrix([[1, 1, 2, 2],
        [1, 1, 2, 2],
        [3, 4, 7, 8],
        [5, 6, 9, 0]])
>>> np.bmat('A,B; C,D')
matrix([[1, 1, 2, 2],
        [1, 1, 2, 2],
        [3, 4, 7, 8],
        [5, 6, 9, 0]])