如何在 Python 中创建这个矩阵？答案

【问题标题】：How to create this matrix in Python?如何在 Python 中创建这个矩阵？
【发布时间】：2019-03-23 20:30:53
【问题描述】：

我是 python 新手，一段时间以来一直在为如何编写这个矩阵而苦苦挣扎。

x'=[x1,x2,x3,x4,...,xN]

x 是上述矩阵的转置。

我想用值创建一个矩阵 y

x 需要作为 y 的输入，以便用户可以更改 x 和 k 的值。

def(x,k)

如何继续用 Python 编写这个矩阵？

【问题讨论】：

请不要使用指向外部图像的链接，而是在您的问题中输入它。最好使用可重现的示例。其次，x 是列表的列表，np.array 还是 np.matrix？

标签： python arrays numpy matrix

【解决方案1】：

使用可以使用以下功能。

def generate_poly_data(data,degree):
    first_row = np.ones((data.shape[0],1))

    poly_data = np.column_stack((first_row, data))
    for i in range(2,degree+1):
        poly_data = np.column_stack((poly_data,data**i))
    np.set_printoptions(suppress=True)
    return poly_data

【讨论】：

【解决方案2】：

这是编写函数的一种方法。让base_vector（你的 x）是一个 numpy 数组，让max_power（你的 k）是一个整数。

import numpy as np

def generate_poly_matrix(base_vector, max_power):
    poly_matrix = np.zeros((base_vector.size, max_power + 1))
    for (i, j), _ in np.ndenumerate(poly_matrix):
        poly_matrix[i, j] = base_vector[i]**j
    return poly_matrix

这是另一种方式，使用不同的方法。非正式测试表明它们的运行时间相似。

def generate_poly_matrix2(base_vector, max_power):
    base_matrix = np.tile(base_vector, (max_power+1, 1)).T
    powers = np.arange(0, max_power+1)
    return np.power(base_matrix, powers)

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用广播来避免显式平铺。让base_vector（你的 x）是一个 numpy 数组，让max_power（你的 k）是一个整数，就像@Eric Miller 的回答一样。

import numpy as np

powers = np.range(max_power+1)
result = base_vector[:, np.newaxis] ** powers[np.newaxis, :]

【讨论】：