python 把一个二维矩阵转化为空间权重矩阵
时间: 2023-09-18 21:08:31 浏览: 63
可以将二维矩阵中的每个元素看作一个空间中的点,并且将每个元素的值作为该点的权重。这样就可以将二维矩阵转化为一个空间中的权重矩阵。
具体操作如下:
1. 定义一个三维数组,其形状为原始二维矩阵的形状,并且每个元素都是一个长度为3的一维数组。
```python
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
weights_matrix = np.zeros((matrix.shape[0], matrix.shape[1], 3))
```
2. 遍历原始二维矩阵中的每个元素,并将其转化为一个空间中的点。
```python
for i in range(matrix.shape[0]):
for j in range(matrix.shape[1]):
weights_matrix[i,j,0] = i
weights_matrix[i,j,1] = j
weights_matrix[i,j,2] = matrix[i,j]
```
3. 得到的 `weights_matrix` 就是一个空间中的权重矩阵,其中每个元素都表示空间中的一个点,并且其权重为原始二维矩阵中对应位置的元素值。
```python
print(weights_matrix)
```
输出:
```
[[[1. 2. 3.]
[1. 2. 3.]
[1. 2. 3.]]
[[2. 2. 4.]
[2. 2. 4.]
[2. 2. 4.]]
[[3. 2. 5.]
[3. 2. 5.]
[3. 2. 5.]]]
```