在 NumPy 中生成范德蒙德矩阵

要生成范德蒙德矩阵，请在 Python NumPy 中使用 **np.ma.vander()** 方法。范德蒙德矩阵，以 Alexandre-Théophile Vandermonde 命名，是一个矩阵，其每一行都包含一个等比数列的项。

输出矩阵的列是输入向量的幂。幂的顺序由递增布尔参数确定。具体来说，当 increasing 为 False 时，第 i 列输出是输入向量按元素提升到 N - i - 1 的幂。这样一个在每一行都有等比数列的矩阵，是以 Alexandre-Théophile Vandermonde 命名的。

步骤

首先，导入所需的库 -

import numpy as np

使用 numpy.array() 方法创建一个包含整数元素的数组 -

arr = np.array([93, 33, 76, 73, 88])
print("Array...
", arr)

创建一个掩码数组，并将其中一些标记为无效 -

maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[0, 1, 0, 0, 1])
print("
Our Masked Array...
", maskArr)

获取掩码数组的类型 -

print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)

获取掩码数组的维度 -

print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)

获取掩码数组的形状 -

print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)

获取掩码数组的元素数量 -

print("
Number of elements in the Masked Array...
",maskArr.size)

要生成范德蒙德矩阵，请在 Python NumPy 中使用 np.ma.vander() 方法 -

print("
Result..
.", np.ma.vander(maskArr))

示例

import numpy as np
import numpy.ma as ma

# Create an array with int elements using the numpy.array() method
arr = np.array([93, 33, 76, 73, 88])
print("Array...
", arr)

# Create a masked array and mask some of them as invalid
maskArr = ma.masked_array(arr, mask =[0, 1, 0, 0, 1])
print("
Our Masked Array...
", maskArr)

# Get the type of the masked array
print("
Our Masked Array type...
", maskArr.dtype)

# Get the dimensions of the Masked Array
print("
Our Masked Array Dimensions...
",maskArr.ndim)

# Get the shape of the Masked Array
print("
Our Masked Array Shape...
",maskArr.shape)

# Get the number of elements of the Masked Array
print("
Number of elements in the Masked Array...
",maskArr.size)

# To generate a Vandermonde matrix, use the np.ma.vander() method in Python Numpy
print("
Result..
.", np.ma.vander(maskArr))

输出

Array...
[93 33 76 73 88]

Our Masked Array...
[93 -- 76 73 --]

Our Masked Array type...
int64

Our Masked Array Dimensions...
1

Our Masked Array Shape...
(5,)

Number of elements in the Masked Array...
5

Result..
. [[74805201 804357 8649 93 1]
[ 0 0 0 0 0]
[33362176 438976 5776 76 1]
[28398241 389017 5329 73 1]
[ 0 0 0 0 0]]

更新于: 2022年2月22日

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