用numpy创建时滞矩阵(轨迹矩阵),并画出矩阵图

本文介绍了如何使用numpy的column_stack函数创建一个L*K的时滞矩阵,并通过matplotlib展示。重点在于理解矩阵构建过程和可视化技巧。

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某些模型建模过程需要建立轨迹矩阵,代码如下:

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
N = 30
A = np.arange(0,N)
L = 10
K = N-L+1

#建立L*K的时滞矩阵
X = np.column_stack([A[i:i+L] for i in range(0,K)])
print(X)

#画出时滞矩阵图
ax = plt.matshow(X)
plt.xlabel("$L$-Lagged Vectors")
plt.ylabel("$K$-Lagged Vectors")
plt.colorbar(ax.colorbar, fraction=0.025)
ax.colorbar.set_label("$F(t)$")
plt.title("The Trajectory Matrix for A");

打印出的X结果为:

时滞矩阵图:

 

总结:用到了numpy的 column_stack功能,和matplotlib的matshow功能

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