压缩自由单子变换

压缩自由单子变换是一种用于减少自由单子变换矩阵尺寸的方法，可以节省存储空间并提高计算效率。下面是一个示例的解决方法：

import numpy as np

def compress_free_body_transform(transform_matrix):
    # 获取矩阵的维度
    num_rows, num_columns = transform_matrix.shape

    # 初始化一个空的列表，用于存储压缩后的矩阵元素
    compressed_elements = []

    # 遍历矩阵的每个元素
    for i in range(num_rows):
        for j in range(num_columns):
            # 如果元素不为0，则将其添加到压缩列表中
            if transform_matrix[i, j] != 0:
                compressed_elements.append(transform_matrix[i, j])

    # 将压缩后的元素转换为NumPy数组
    compressed_matrix = np.array(compressed_elements)

    # 返回压缩后的矩阵和维度信息
    return compressed_matrix, num_rows, num_columns

# 测试示例
transform_matrix = np.array([[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]])
compressed_matrix, num_rows, num_columns = compress_free_body_transform(transform_matrix)

print("压缩后的矩阵元素：", compressed_matrix)
print("矩阵的维度：", (num_rows, num_columns))

运行以上代码，将得到以下输出结果：

压缩后的矩阵元素： [1 2 3]
矩阵的维度： (3, 3)

在这个示例中，我们定义了一个compress_free_body_transform函数，该函数接受一个自由单子变换矩阵作为输入，并返回压缩后的矩阵及其维度信息。

函数首先获取矩阵的维度，然后遍历矩阵的每个元素。如果元素不为0，则将其添加到压缩列表中。最后，将压缩列表转换为NumPy数组，并返回压缩后的矩阵及其维度信息。

这种方法适用于那些稀疏矩阵，即大部分元素为0的矩阵。通过压缩矩阵元素，可以节省存储空间，并在计算中减少不必要的零元素运算。