python生成三对角矩阵_块三对角矩阵python

您还可以使用“常规”numpy数组通过奇特的索引来实现这一点：import numpy as np

data = np.zeros((10,10))

data[np.arange(5), np.arange(5)+2] = [5, 6, 7, 8, 9]

data[np.arange(3)+4, np.arange(3)] = [1, 2, 3]

print data

(如果您想更简洁，可以将那些对np.arange的调用替换为np.r_)。E、 g.使用data[np.arange(3)+4, np.arange(3)]，而不是data[np.r_[:3]+4, np.r_[:3]])

这将产生：[[0 0 5 0 0 0 0 0 0 0]

[0 0 0 6 0 0 0 0 0 0]

[0 0 0 0 7 0 0 0 0 0]

[0 0 0 0 0 8 0 0 0 0]

[1 0 0 0 0 0 9 0 0 0]

[0 2 0 0 0 0 0 0 0 0]

[0 0 3 0 0 0 0 0 0 0]

[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]

[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]

但是，如果您无论如何都要使用稀疏矩阵，请查看^{}。(注意，如果要将数据放在具有正值的对角线位置(例如，示例中的3位于位置4)，则需要将prepend假数据放在行值上)

举个简单的例子：import numpy as np

import scipy as sp

import scipy.sparse

diag_rows = np.array([[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],

[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],

[0, 0, 0, 0, 3, 3, 3]])

positions = [-3, 0, 4]

print sp.sparse.spdiags(diag_rows, positions, 10, 10).todense()

这将产生：[[2 0 0 0 3 0 0 0 0 0]

[0 2 0 0 0 3 0 0 0 0]

[0 0 2 0 0 0 3 0 0 0]

[1 0 0 2 0 0 0 0 0 0]

[0 1 0 0 2 0 0 0 0 0]

[0 0 1 0 0 2 0 0 0 0]

[0 0 0 1 0 0 2 0 0 0]

[0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]

[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0]

[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0]]

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