scipy.sparse.

spdiags#

scipy.sparse.spdiags(data, diags, m=None, n=None, format=None)[源代码][源代码]#

从对角线返回一个稀疏矩阵。

参数:

数据array_like

按行存储的矩阵对角线

diags整数序列或单个整数

要设置的对角线：

k = 0 主对角线
k > 0 第 k 条上对角线
k < 0 第 k 条下对角线

m, nint, tuple, 可选

结果的形状。如果 n 是 None 且 m 是一个给定的元组，形状就是这个元组。如果省略，矩阵是方形的，其形状是 len(data[0])。

格式str, 可选

结果的格式。默认情况下（format=None），将返回适当的稀疏矩阵格式。此选择可能会更改。

.. warning::

此函数返回一个稀疏矩阵 – 而不是稀疏数组。建议使用 diags_array 以利用稀疏数组功能。

参见

diags_array: 该函数的更便捷形式
diags: diags_array 的矩阵版本
dia_matrix: 稀疏对角格式。

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse import spdiags
>>> data = np.array([[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]])
>>> diags = np.array([0, -1, 2])
>>> spdiags(data, diags, 4, 4).toarray()
array([[1, 0, 3, 0],
       [1, 2, 0, 4],
       [0, 2, 3, 0],
       [0, 0, 3, 4]])