python – 创建对角稀疏矩阵的有效方法

概述我使用Numpy在 Python中有以下代码： p = np.diag(1.0 / np.array(x)) 如何在不创建p的情况下对其进行变换以使稀疏矩阵p2具有与p相同的值？ 使用 scipy.sparse.spdiags(这很多,因此最初可能会令人困惑), scipy.sparse.dia_matrix和/或 scipy.sparse.lil_diags.(取决于 format你想要稀疏矩阵 我使用Numpy在 Python中有以下代码：

p = np.diag(1.0 / np.array(x))

如何在不创建p的情况下对其进行变换以使稀疏矩阵p2具有与p相同的值？

解决方法 使用 scipy.sparse.spdiags(这很多,因此最初可能会令人困惑),scipy.sparse.dia_matrix和/或 scipy.sparse.lil_diags.(取决于 format你想要稀疏矩阵……)

例如.使用spdiags：

import numpy as npimport scipy as spimport scipy.sparsex = np.arange(10)# "0" here indicates the main diagonal...# "y" will be a dia_matrix type of sparse array,by defaulty = sp.sparse.spdiags(x,x.size,x.size)

总结

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