Erstelle blockdiagonales numpy Array von einem gegebenen numpy Array

Question

Ich habe ein 2-dimensionales numpy Array mit einer gleichen Anzahl von Spalten und Zeilen. Ich möchte sie in ein größeres Array mit den kleineren auf der Diagonale arrangieren. Es sollte möglich sein, anzugeben, wie oft die Startmatrix auf der Diagonalen liegen sollte. Zum Beispiel:

array([[5, 7, 0, 0], 
     [6, 3, 0, 0], 
     [0, 0, 5, 7], 
     [0, 0, 6, 3]]) 

für 3 mal

:

array([[5, 7, 0, 0, 0, 0], 
     [6, 3, 0, 0, 0, 0], 
     [0, 0, 5, 7, 0, 0], 
     [0, 0, 6, 3, 0, 0], 
     [0, 0, 0, 0, 5, 7], 
     [0, 0, 0, 0, 6, 3]]) 

Gibt es einen schnellen Weg

a = numpy.array([[5, 7], 
       [6, 3]]) 

Also, wenn ich dieses Array 2 mal auf der Diagonalen der gewünschten Ausgabe wäre wollte um dies mit numpigen Methoden und für beliebige Größen des Startarrays zu implementieren (wobei das Startarray immer noch dieselbe Anzahl von Zeilen und Spalten hat)?

Answer 1

klassischer Fall von numpy.kron -

np.kron(np.eye(n), a) 

Probelauf -

In [57]: n = 2 

In [58]: np.kron(np.eye(n), a) 
Out[58]: 
array([[ 5., 7., 0., 0.], 
     [ 6., 3., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 5., 7.], 
     [ 0., 0., 6., 3.]]) 

In [59]: n = 3 

In [60]: np.kron(np.eye(n), a) 
Out[60]: 
array([[ 5., 7., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 6., 3., 0., 0., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 5., 7., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 6., 3., 0., 0.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 5., 7.], 
     [ 0., 0., 0., 0., 6., 3.]])