python - Python矩阵乘法3d数组

Question

我试图以数字方式解决 PDE，在此过程中，我遇到了类似于 3 空间维度的三重嵌套 for 循环的问题。该构造嵌套在另一个时间循环中，因此您可以想象对于足够大的节点数，计算需要很长时间。代码块看起来像这样

    for jy in range(0,cy-1):
        for jx in range(0,cx-1):
            for jz in range(0,cz-1):
                T[n+1,jx,jy,jz] = T[n,jx,jy,jz] + s*(T[n,jx-1,jy,jz] - 2*T[n,jx,jy,jz] + T[n,jx+1,jy,jz]) + s*(T[n,jx,jy-1,jz] - 2*T[n,jx,jy,jz] + T[n,jx,jy+1,jz]) + s*(T[n,jx,jy,jz-1] - 2*T[n,jx,jy,jz] + T[n,jx,jy,jz+1]) 

起初它可能看起来很吓人，但很容易。我有一个代表固体散装材料的 3 维矩阵，其中每个点代表当前温度。在计算每个点的迭代计算下一个温度时，会考虑到该点旁边的每个点 - 所以总共 6 个。在一维实体的情况下，解决方案只是一个简单的矩阵乘法。有没有机会在一个简单的矩阵解决方案中表示上面的 3 循环系统，比如 1D 案例？

此致！

标签： pythonmatrix

Answer 1

使用 numpy，您可以轻松地进行这些类型的矩阵运算，

例如对于 3x3 矩阵

将 numpy 导入为 np

T = np.random.random((3,3,3))

T = T*T - 2*T ... 等等。