随机矩阵的NumPy张量/Kronecker积

Question

我试图计算张量积（更新：我想要的实际上是Kronecker product，这种命名混乱是我找不到多个矩阵的np.kron）的原因，这样我就可以对向量应用转换，这些向量本身就是多个向量的张量积。我在正确计算结果时遇到了麻烦。在

例如，假设我要计算[[0,1],[1,0]]的张量积。结果应该是：

| 0*|0,1|   1*|0,1| |
|   |1,0|     |1,0| |
|                   |
| 1*|0,1|   0*|0,1| |
|   |1,0|     |1,0| |

我想把它展平为：

^{pr2}$

不幸的是，我尝试的所有方法要么未能展平矩阵，要么展平太多，要么对条目进行置换，使某些列为空。更具体地说，python程序的输出：

import numpy as np
flip = np.matrix([[0, 1], [1, 0]])
print np.tensordot(flip, flip, axes=0)
print np.reshape(np.tensordot(flip, flip, axes=0), (4, 4))

是

[[[[0 0]
   [0 0]]
  [[0 1]
   [1 0]]]
 [[[0 1]
   [1 0]]
  [[0 0]
   [0 0]]]]

[[0 0 0 0]
 [0 1 1 0]
 [0 1 1 0]
 [0 0 0 0]]

这两个都不是我想要的。在

还有很多其他的问题和这个问题类似，但其中所建议的东西并没有起作用（或者我错过了那些有用的问题）。也许“张量积”的意思和我想的稍有不同，但上面的例子应该能说明这一点。在

Answer 1

从this和this问题的答案中，我了解到你想要的是“Kronecker product”。它实际上是内置在Numpy中的，所以只要这样做：

np.kron(flip, flip)

但是，如果您想使reshape方法起作用，请首先重新排列张量中的行：

^{pr2}$