矩阵乘法与Numpy

Question

假设我有一个亲和矩阵A和一个对角矩阵D.如何用nympy计算Python中的拉普拉斯矩阵？

L = D ^( - 1/2)AD ^(1/2)

目前,我使用L = D**( - 1/2)*A*D**(1/2).这是正确的方法吗？

谢谢.

Answer 1

Numpy 允许您直接用正元素和正指数对对角“矩阵”求幂：

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m = diag(range(1, 11))\nprint m**0.5\n

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在本例中，结果正是您所期望的，因为 NumPy 实际上将求幂分别应用于 NumPy 数组的每个元素。

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然而，它确实不允许您直接对任何 NumPy 矩阵求幂：

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m = matrix([[1, 1], [1, 2]])\nprint m**0.5\n

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产生您观察到的 TypeError （例外情况是指数必须是整数\xe2\x80\x93，即使对于可以用正系数对角化的矩阵也是如此）。

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因此，只要你的矩阵 D 是对角矩阵并且你的指数是正数，你就应该能够直接使用你的公式。

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