我正在尝试创建一个多维的numpy数组，其中数据类型是一个矩阵。因此，我希望能够将3x3 numpy矩阵存储到多维数组中。例如，我想创建一个大小为100 x 100 x 100的numpy数组，所以当我引用像这样的索引时：
x [10, 10, 10] <- should return a 3x3 numpy matrix
我可以做类似的事情：
x = np.array((100, 100, 100), np.matrix)
但是，在这种情况下，我不确定如何定义矩阵的大小。另一种选择是做类似的事情：
x = np.array((100, 100, 100, 3, 3))
但是，这样我就无法利用矩阵对象类及其功能。
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我现在意识到的一件事是我可以将数组转换为numpy矩阵。所以，使用类似的东西：
x = np.array((100, 100, 100, 3, 3))
a = np.matrix(x[1, 1, 1])
然而，我想知道是否有更直接的方式。
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阅读评论之后，看起来numpy矩阵类并没有那么有用。我可以做类似以下的事情来计算逆，例如：
x = np.array((100, 100, 100, 3, 3))
a = np.matrix(x[1, 1, 1])
a_inv = np.linalg.inv(a)