高效创建对角稀疏矩阵的方法

Question

我有以下使用Numpy的Python代码：

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

我该如何转换它，以便直接得到稀疏矩阵p2，使其与p的值相同，而不需要先创建p呢？

Answer 1

使用scipy.sparse模块，

p = sparse.dia_matrix(1.0 / np.array(x), shape=(len(x), len(x)));

Answer 2

使用 scipy.sparse.spdiags（这个功能很多，所以一开始可能会让人感到困惑），scipy.sparse.dia_matrix 和/或 scipy.sparse.lil_diags。具体使用哪个，取决于你想要的稀疏矩阵的 格式...

例如，使用 spdiags：

import numpy as np
import scipy as sp
import scipy.sparse

x = np.arange(10)

# "0" here indicates the main diagonal...
# "y" will be a dia_matrix type of sparse array, by default
y = sp.sparse.spdiags(x, 0, x.size, x.size)