Pythonを使用してStrassenのMatrix Multiplicationを実装しています。分割ステップでは、大きなマトリックスを小さなサブマトリックスに分割します。行列を分割する組み込みの numpy 関数はありますか?
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この回答によると、次を使用できますswapaxes
。
ヘルパー メソッドは次のように作成できます。
def split(array, nrows, ncols):
"""Split a matrix into sub-matrices."""
r, h = array.shape
return (array.reshape(h//nrows, nrows, -1, ncols)
.swapaxes(1, 2)
.reshape(-1, nrows, ncols))
これはそれを使用する例です
import numpy as np
array = np.array([
[1, 1, 2, 2],
[3, 3, 4, 4],
[5, 5, 6, 6],
[7, 7, 8, 8]])
A, B, C, D = split(array, 2, 2)
# A =
# [[1 1]
# [3 3]]
# B =
# [[2 2]
# [4 4]]
# C =
# [[5 5]
# [7 7]]
# D =
# [[6 6]
# [8 8]]
print('A = \n{}\n\n'
'B = \n{}\n\n'
'C = \n{}\n\n'
'D =\n{}'.format(A, B, C, D))
于 2018-08-19T05:58:34.067 に答える
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正確ではありませんが、配列スライシング表記を使用すると、かなり簡単に自分で行うことができるはずです。
>>> A = np.linspace(0,24,25).reshape([5,5,])
>>> A
array([[ 0., 1., 2., 3., 4.],
[ 5., 6., 7., 8., 9.],
[ 10., 11., 12., 13., 14.],
[ 15., 16., 17., 18., 19.],
[ 20., 21., 22., 23., 24.]])
BをAの左上の2x2にします。
>>> B = A[0:2,0:2]
Bはビューであり、Aとデータを共有することに注意してください
>>> B[1,1] = 60
>>> print A
[[ 0. 1. 2. 3. 4.]
[ 5. 60. 7. 8. 9.]
[ 10. 11. 12. 13. 14.]
[ 15. 16. 17. 18. 19.]
[ 20. 21. 22. 23. 24.]]
Aからデータをコピーする必要がある場合は、次のコピー方法を使用します。
>>> B = A[0:2,0:2].copy()
>>> B
array([[ 0., 1.],
[ 5., 60.]])
>>> B[1,1] = 600
>>> B
array([[ 0., 1.],
[ 5., 600.]])
>>> A
array([[ 0., 1., 2., 3., 4.],
[ 5., 60., 7., 8., 9.],
[ 10., 11., 12., 13., 14.],
[ 15., 16., 17., 18., 19.],
[ 20., 21., 22., 23., 24.]])
于 2012-06-19T16:46:57.557 に答える