我需要帮助建立一个块三对角矩阵使用scipy稀疏。我的意思是，对于方阵B，[[B I 0 0 0] [0 I B I 0] [0 0 0 I B]]
现在，我希望这可以通过编程来完成，因为矩阵的大小可能会有所不同。
浏览 9提问于2017-06-20得票数 0
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如何提取稀疏矩阵的主对角线？矩阵是在scipy.sparse中创建的。我想要等价于np.diagonal()，但是对于稀疏矩阵。
浏览 0提问于2016-01-19得票数 10
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scipy.sparse.diags允许我输入多个对角向量及其位置，以构建一个矩阵，如vec = np.ones((5,))diags([vec, vec2], [-2, 2])
我正在寻找一种高效的方法来做同样的事情，但是构建一个密集矩阵，而不是DIA。np.diag只支持单个对角线。从多对角向量构造稠密矩阵的有效方法是什
浏览 0提问于2019-04-07得票数 0
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我有一个带有矩阵的文件:假设matrix.dat和我想从其中提取对角线、次对角线和上对角线，来创建一个新的三对角矩阵M。我知道使用numpy可以得到对角线，但是有什么方法可以提取次对角线或上对角线的数据。
浏览 1提问于2018-06-05得票数 0
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我正在学习如何使用Scipy.sparse。我试过的第一件事是检查对角线矩阵的稀疏性。然而，西皮声称它并不稀少。这是正确的行为吗？以下代码返回'False'：import scipy.sparse as spsprint sps.issparse
浏览 3提问于2014-02-11得票数 3
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我希望矩阵A的对角线项是实数c>1的幂，这样a_ii=c^(i+1)，也就是当我们经过对角线时，从小到大的幂。A = lil_matrix((10, 10))
我考虑过使用函数A.setdiag，但不知道如何引入对i的依赖关系。
浏览 1提问于2015-10-26得票数 1
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我需要一个(M+1)^2乘(M+1)^2分块矩阵，其中A为主对角线，B在(i，i+1)位置，C在(i，i+2)位置。也就是说，B和C在主对角线A的上方。有没有构建这种分块矩阵的捷径？
浏览 0提问于2016-05-15得票数 0
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我有一个稀疏矩阵A，我如何有效地创建一个更大的稀疏矩阵，作为A作为对角线块？例如，对于n = 2，我将得到矩阵0*A, Afrom scipy.sparse import kron as spkronA = spkron(A_dense, 2)我将如何非常轻松地完成这一任务，就是迭代地添加所有元素，然后将每一行叠加起来，
浏览 9提问于2022-01-30得票数 0
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假设我有一个scipy.sparse格式的稀疏矩阵。如何提取除主对角线以外的对角线？对于numpy数组，可以使用numpy.diag。有枕骨稀疏的等价物吗？例如：A = sparse.diags(ones(5),1)
我如何在不转换成numpy数组的情况下返回它们的向量？
浏览 1提问于2013-08-07得票数 2
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枕稀疏矩阵的回归对角元
、、、、
给定一个scipy.sparse.csr.csr_matrix，是否有一种快速的方法返回对角线上的元素？我想这样做的原因是为了计算inv(D) A，其中D是一个对角线矩阵，其对角线条目与A一致(A是我的稀疏矩阵，保证对角线上有非零)。
浏览 7提问于2016-08-21得票数 2
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我有一个大维数的稀疏矩阵，我想取每一行元素的和，i，并用结果填充对角线。我该怎么做？我的粗野方法：D = np.diag(A)编辑:我正在使用scipy.sparse并将A初始化为csr_matrix。我读过医生的书，但也许我读错了，或者遗漏了什么。对于sparse.diags(D)，我只是得到了一个列数组，即当我试图将稀疏矩阵转化为np.array时，它没有给出对
浏览 3提问于2021-05-08得票数 0
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我有一个数据文件，它编码关于大型稀疏布尔矩阵的非零元素的信息。此矩阵没有任何特定的结构，即它不是对角线或块等。文件的每一行决定一个元素。现在，我使用以下循环填充矩阵：nCols = 600000
data = dok_matrix(是否有不同类型的scipy.sparse矩阵是
浏览 2提问于2015-09-05得票数 0
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我正在寻求构造一个矩阵，我将计算它的逆矩阵。这将用于求解非线性抛物型偏微分方程组的隐式方法。我目前的计算是，这将变得显而易见的原因，给我一个奇异(没有可能的逆)矩阵。对于上下文，在现实中，矩阵的维度将是30乘以30，但在这些示例中，我使用较小的矩阵进行测试。 假设我想创建一个大的正方形稀疏矩阵。使用spdiags仅允许您分别输入主对角</
浏览 26提问于2021-01-11得票数 0
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我有一个问题，是如何构建块对角矩阵的。我原以为创建稀疏块对角矩阵比创建密集矩阵要快得多，而且效率更高(因为稀疏压缩)。但事实证明并非如此(或者我正在使用一些低效的方法)：from scipy.sparse谢谢你的回复。
浏览 1提问于2018-04-06得票数 2
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假设我有一个相同大小的正方形numpy数组B和一个相同大小的标识数组I。我想创建一个块三对角矩阵，给定一个整数n，在下面的意义上：
n=3 return [[B,I,0],[I,B,I],[0,其中0只是一个相同大小的零数组。如何做到这一点？
浏览 3提问于2018-10-10得票数 1
我想用一种不浪费空间的数据结构来表示Python中的稀疏矩阵，同时保留恒定的访问时间。有没有什么简单的方法可以做到这一点？我知道像scipy这样的库都有它。
浏览 4提问于2016-07-24得票数 1
在macOS/iOS代码库中，我得到了一个真正的对称频带矩阵，它可以是10×10到500×500，我需要计算它的所有特征值是否都大于(或等于)某个阈值。所以我只需要知道最低的特征值，以防万一。中有没有什么函数或函数集可以提供完整或部分的解决方案？理想情况下，成本与非零条目的数量成比例。
浏览 7提问于2020-11-24得票数 0
我有一个矩阵，我正在建立一个分块的矩阵，如下所示：for i in 1:r parts[i, k] = make_part(i, k)end
现在，我想将所有这些部分连接到一个更大的矩阵中，每个块都在其位置上。是否有一种方法可以使用Base中的级联函数来实现这一点？我不知道如何使用cat来做这件事
浏览 9提问于2022-01-16得票数 3
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显然，这不是我想在大数组上做的事情，但在实际的大数据上运行代码之前，这对调试和测试代码很有帮助。
浏览 9提问于2019-01-08得票数 0
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我有一个维度为(T,k)的矩阵A。我想为正整数m和t1, t2 < T构造以下分块矩阵 ? 这里，Im是m维的单位矩阵，A[t,i]Im是所有对角元素都等于A[t,i]的对角矩阵。有没有一种有效的方法来写这段代码，也许不需要任何循环？下面是我当前的代码(设置t2 = t, t1 = 0)，但效率非常低 B = np.zeros([k*m,t*m])
for i in
浏览 16提问于2020-05-01得票数 0
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