Вычислить собственные значения для матрицы, когда каждый элемент является непересеченным массивом ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть около 2x2 ковариационная матрица, представленная как 3 непересекающих массива, что означает 3 массива Nx1. N - это случай представляет время, поэтому ковариация некоторых измерений сверхурочно. Я хотел бы иметь возможность вычислить собственные значения на каждом временном шаге, не копируя отдельные массивы в квадратной матрице. Копирование может быть медленным и непомерно медленным. Я попытался искать, как сделать представление из нескольких массивов с непрерывными массивами, но не кажется, что что-то существует. < /P>
Короткий фрагмент примеров данных с тем, что я пытаюсь сделать.

Код: Выделить всё

import numpy as np

A = np.random.random([2,2])
cov = np.dot(A, A.T)
cov[1,0] = 0

np.linalg.eigvalsh(cov, "U")
Out[24]: array([0.16933861, 1.38188202])

# what I really have in memory are these, can I compute the eigenvalues with numpy without copy?
cov_00 = np.array([cov[0,0]])
cov_01 = np.array([cov[0,1]])
cov_11 = np.array([cov[1,1]])

Я открыт для numba, документы Numpy для этого обычного шоу

Собственные сроки вычисляются с использованием Prontines _syevd , _Heevd . Скомпилированная рутина? Это спасет меня копией?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/797 ... oint-array