python输出n阶矩阵,写出n阶单位矩阵

　　一种方法是初始化4D的输出数组，然后从A向其赋值。这样的任务会传播价值观，而这正是我们在NumPy中获得效率的地方。在

　　因此，解决方案应该是这样的-#获得的形状

　　m，n=A形状

　　#将输出数组初始化为4D

　　out=np.zeros((m，N，N，N))

　　#获取用于索引到第二个和第四个轴的范围数组

　　r=np.arange(N)

　　#索引到第二个和第四个轴并选择所有元素

　　#其余的用来分配来自a的值。这些值被广播。

　　out[:r，r]=A

　　#最终重塑回2D

　　out.shape=(m*N，n*N)

　　作为函数-

　　^{pr2}$

　　要模拟np.kron(np.eye(N)，A)，只需沿着第一个和第二个轴交换操作，对于第三个和第四个轴-def kron_N_A(A，N): #模拟克朗

　　m，n=A形状

　　out=np.zeros((N，m，N，N)，dtype=A.dtype)

　　r=np.arange(N)

　　out[r，r，=A

　　out.shape=(m*N，n*N)

　　退回去

　　时间安排-In [174]: N=100

　　.A=np.random.rand(100，100)

　　.

　　In [175]: np.allclose(np.kron(A，np.eye(N))，kron_A_N(A，N))

　　Out[175]:真的

　　In [176]: %timeit np.kron(A，np.eye(N))

　　一次循环，每次循环最好为3: 458毫秒

　　In [177]: %timeit kron_A_N(A，N)

　　10次循环，每次循环3: 58.4毫秒

　　[178]英寸：458/58.4

　　出[178]:17867.788888888617

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