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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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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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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.sparseimport block_diag as bd_sp
from scipy</em
浏览 1提问于2018-04-06得票数 2
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我正在尝试使用scipy or numpy创建以下类型的矩阵。., 0, 0.5)
本质上，A_ks是一系列a个对角矩阵，使得对于1<k<N，每个A_k在对角线的第k个位置都有1，并且A_1是在(1,1)位置处处为0的对角矩阵，A_N是在(N，N)位置处为0.5且在其他地方处处为零的对角矩阵我知道我可以使用scipy中的稀疏矩阵，并且
浏览 3提问于2017-01-12得票数 1
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我试图计算一个大矩阵的乘法逆(~ >40000x40000)。这可以通过例如numpy.linalg.inv或scipy.linalg.inv来完成。很不幸，在我可以访问的HPC上，计算失败.。numpy.linalg.inv(I-A)或scipy.linalg.inv(I-A)等价于(I-A)^-1，D5可以通过I + A + AA + AAA + AAAA ...或I + A + A^2然而，事实证明，用完整的矩阵运行我的函数非常慢。因此，我想知道我的代码是否是简单的低效/缺陷。import numpy
浏览 0提问于2022-06-17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
浏览 9提问于2022-01-30得票数 0
我需要一个大小的负恒等矩阵(62500 X 62500)。使用numpy声明一个正常的标识矩阵就像一种魅力：然而，做这样的事情
然后在scipy.sparse.bmat()函数中使用矩阵，从而产生csr-矩阵，其中内存不再是这样的问题。如何计算这个矩阵？
浏览 3提问于2020-02-12得票数 1
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我有两个稀疏矩阵A(亲和力矩阵)和D(对角矩阵)，维数为100000*100000。我必须计算拉普拉斯矩阵L= D^(-1/2)*A*D^(-1/2)。我正在使用scipy CSR格式的稀疏矩阵。我没有找到任何方法来求稀疏矩阵的逆。如何求稀疏矩阵的L和逆矩阵？还建议使用python来做这件事是否有效，或者我是否应该调用matl
浏览 1提问于2012-02-12得票数 3
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枕稀疏矩阵的回归对角元
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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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我正在解决一个涉及稀疏矩阵的问题。它有三条主对角线，还有一堆其他的子对角线。矩阵的完整大小是(2048000,2048000)，但由于它相当稀疏，它只有525312000个存储元素，对应于大约4 GB的双精度内存。当我创建这个矩阵时，我的Mac上的Activity和top都报告了大约4 GB的内存使用量，这与预期不谋而合。 接下来，我创建了一个不完整的LU分解，作为使用BiCGStab求解矩阵系统时的预条件。我使用以
浏览 13提问于2021-03-26得票数 0
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在一个scipy程序中，我创建了一个具有5条对角线的dia_matrix (稀疏矩阵类型)。中心对角线是+1 & -1对角线和+4 & -4对角线(通常是>> 4，但原理是相同的)，即我有一个典型的偏微分方程系统矩阵，形式如下：[ : : : : : : : : : : : ]
[
浏览 0提问于2012-10-20得票数 3
我有一个与稀疏矩阵相关的问题。[-1, 2, -1, 3, -1, -1], [-1, 0, -1, -1, 0, 1]])import scipy as sparse现在，我需要提取对角线(没问题)
M.diagonal在这个特定的示例中</em
浏览 0提问于2020-06-11得票数 2
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我想在CVXPY中生成(对角线)块矩阵(最好是稀疏的)。有些块可以是eye(m)或任何东西，但是我有一个块，它是：import cvxpy as cvximport scipyW = cvx.Variable(m,1)然后，我尝试用W_diag作为块来形成块对角线矩阵，例如：
T = scipy.sparse.block_diag((s
浏览 5提问于2014-10-28得票数 3
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我有一个n维的三角形稀疏矩阵，其中唯一出现的系数是c_1，c_2，...c_n，在矩阵中单个系数至多有n次重复。有没有办法利用这样一个事实，即矩阵中有许多元素是相同的，并且使用的内存要少得多，而不是将相同的值赋给许多不同的(行、列)，而不是利用许多元素都相同的事实。在这一天结束时，我想将上述矩阵的逆应用于任意向量。
谢谢!
浏览 2提问于2020-05-20得票数 0
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python中稀疏矩阵的并行汇编
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我正在尝试使用mpi4py并行组装一个非常大的稀疏矩阵。每个秩产生一个稀疏子矩阵(以scipy的dok格式)，需要将其放在非常大的矩阵中。在聚集过程之后，我可以从numpy数组中组装出大的矩阵。最终矩阵将以mtx格式文件的形式写入磁盘。
收集稀疏子矩阵的最有效方法是什么？也许，直接将它们作为参数传递给gather()？但是怎么做呢？这是我所做的一个简化的例子:它从对角</e
浏览 7提问于2017-02-08得票数 0
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用稀疏矩阵相乘稠密矩形矩阵
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我使用Python、Numpy和Scipy包来进行矩阵计算。我试图执行计算X.transpose() * W * X，其中X是2x3稠密矩阵，W是稀疏对角线矩阵。([1, 2], [0], 2, 2).tocsr()
我需要找到稠密矩阵X.transpose和稀疏矩阵W的乘积。我所知道的一种方法是在右边不接受稀疏矩阵。must be called with csr_matrix instance a
浏览 5提问于2014-02-09得票数 1
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我试图使用scipy.sparse.linalg.eigsh找到Python中稀疏Hermitian矩阵列表的最小特征值(如最负的，而不是最低的)。我尝试过两种方法：
sigma=eig_LB.Subtracting 使用移位-反转模式，从每个矩阵的对角线(从而将最小的特征值移动为最大的幅值特征值)，用默认的特征值设置对角化生成的矩阵(没有移位-反转模式并使用其中的‘LM’)，然后将eig_UB添加到生成的特征值中。
浏览 12提问于2020-03-05得票数 0
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如何对scipy稀疏矩阵的一些行进行采样，并从这些采样的行中形成新的scipy稀疏矩阵？
例如。如果我有一个10行的scipy稀疏矩阵A，我想创建一个新的scipy稀疏矩阵B，A中有1,3,4行，该怎么做呢？
浏览 0提问于2018-05-26得票数 2
我有一个文档术语矩阵，它与语料库中的术语同时出现，正如所解释的那样。weights)col = [] # column (term) indices
data.append(1) # uniform weights col.append(j)
A = scipy.sparse.coo_matrix我
浏览 7提问于2015-08-10得票数 1
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我所用的提法是：其中T是二阶导数wrt和该系统简化为A和B矩阵如下：
我只是把这个线性系统解出来
import numpy as npfrom scipy.linalg import toeplitzfrom scipy import sparse
# Spatial dis
浏览 0提问于2019-07-07得票数 1
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