NumPy 1.14 - numpy.bmat()

numpy.bmat




numpy

numpy.bmat

numpy.bmat(obj, ldict=None, gdict=None) [source]

एक स्ट्रिंग, नेस्टेड अनुक्रम, या सरणी से एक मैट्रिक्स ऑब्जेक्ट बनाएँ।

पैरामीटर:

obj : str या array_like

इनपुट डेटा। यदि एक स्ट्रिंग, वर्तमान दायरे में चर नाम से संदर्भित किया जा सकता है।

ldict : तानाशाही , वैकल्पिक

एक शब्दकोष जो स्थानीय परिचालनों को वर्तमान फ्रेम में बदलता है। नजरअंदाज कर दिया है अगर obj एक स्ट्रिंग या gdict None

gdict : तानाशाही, वैकल्पिक

एक शब्दकोष जो वैश्विक परिचालनों को वर्तमान फ्रेम में बदल देता है। नजरअंदाज कर दिया अगर obj एक स्ट्रिंग नहीं है।

यह दिखाता है:

बाहर : मैट्रिक्स

मैट्रिक्स ऑब्जेक्ट लौटाता है, जो एक विशेष 2-डी सरणी है।

यह भी देखें

block
एनडी सरणियों के लिए इस फ़ंक्शन का एक सामान्यीकरण, जो सामान्य ndarrays देता है।

उदाहरण

>>> 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')

सभी निम्नलिखित अभिव्यक्तियाँ एक ही ब्लॉक मैट्रिक्स का निर्माण करती हैं:

>>> 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]])