Pythonのデータ構造：パラメータに依存する配列

Question

私は、2つの整数パラメータに応じていくつかの行列を作成するのに問題があります。 p1、p2が0から5までの値を取るp1、p2に依存するそれらをAと呼ぶことにしよう。

Aの固有値と固有ベクトルをBという名前の "オブジェクト"に格納する方法はありますか？ B（1,2）[i]（またはB [1,2、i]）のようなものは、行列Aの固有値（i = 0の場合）または固有ベクトル（i = 1の場合）を結果として与えるp1 = 1、p2 = 2？

現在、以下の簡単な例のように、固有ベクトルを辞書に格納していますが、それは汚いハックだと思います。

import numpy as np 

# Build A matrices 
def Amatrix(p1,p2): 
    import numpy as np 
    return np.array([[p1,p2/10],[p2/10,-p1]]) 

# Empty dict 
eigvec_dict = {} 


for p1 in range(3): 
    for p2 in range(2): 
     label = str(p1)+str(p2) 
     eigenvec_dict[label] = np.linalg.eigh(Amatrix(p1,p2)) 

eigenvec_dict.keys() 
Out[9]: ['11', '10', '00', '01', '20', '21'] 

eigenvec_dict["01"][0] 
Out[10]: array([-1., 1.]) 

eigenvec_dict["01"][1] 
Out[11]: 
array([[-0.70710678, 0.70710678], 
     [ 0.70710678, 0.70710678]]) 

Answer 1

私はポイントのリストを取る（私はポイントがstringよりtuple優れていると思います）、すぐにeighsを算出し、オブジェクトを使用します。私は、任意の

例をいただければ幸いです。

__getitem__は、[0, 1, 0]点の固有値である(0, 1)を返します。内部データ構造は依然としてdictですが、オブジェクトにラップされ、外側からうまく呼び出すことができます。

import numpy as np 

# class to store eigen values/vectors 
class EigenH(object): 

    def __init__(self, points): 
     self.eighstore = self._create_eighstore(points) 

    def _create_eighstore(self, points): 
     eighstore = {} 
     for point in points: 
      eighs = np.linalg.eigh(self._get_amatrix(point)) 
      eighstore[point] = eighs 
     return eighstore 

    def _get_amatrix(self, point): 
     p1, p2 = point 
     return np.array([[p1,p2/10.],[p2/10.,-p1]]) 

    def __getitem__(self, key): 
     return self.eighstore[key[:2]][key[2]] 

    def keys(self): 
     return self.eighstore.keys() 

# create point list 
points = [] 
for p1 in range(3): 
    for p2 in range(2): 
     # I prefer tuples over strings in this case 
     points.append((p1, p2)) 

# instantiate class 
eigh = EigenH(points) 

# get eigen value 
print(eigh[0, 1, 0]) 
#get eigen vectors 
print(eigh[0, 1, 1]) 

# all available eighs 
print(eigh.keys())