小编jho*_*ick的帖子

我想使用其他数组重塑一个数组。

假设我有array_1，其shape为(5, 1)，例如：

>>> array_1
array([[ 0.33333333],
       [ 0.36666667],
       [ 0.16666667],
       [ 0.06666667],
       [ 0.06666667]]

并且array_2，其形状为(1, 5)。我想重塑array_1形状，使其具有的形状array_2。array_2每当我运行代码时，的形状都会改变。

我有这个代码：

import numpy as np
from scipy.linalg import eig 
transition_mat = np.matrix([
    [.95, .05, 0., 0.],\
    [0., 0.9, 0.09, 0.01],\
    [0., 0.05, 0.9, 0.05],\
    [0.8, 0., 0.05, 0.15]])

S, U = eig(transition_mat.T)
stationary = np.array(U[:, np.where(np.abs(S - 1.) < 1e-8)[0][0]].flat)
stationary = stationary / np.sum(stationary)

>>> print stationary
[ 0.34782609  0.32608696  0.30434783  0.02173913]

但我无法理解这一行：

stationary = np.array(U[:, np.where(np.abs(S - 1.) < 1e-8)[0][0]].flat)

谁能解释一下这部分：U[:, np.where(np.abs(S - 1.) < 1e-8)[0][0]].flat？

我知道该例程返回S：特征值，U：特征向量。我需要找到与特征值1对应的特征向量。我写了下面的代码：

for i in range(len(S)):
    if …