Python SciPy linalg.leslie用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.linalg.leslie 的用法。

用法:

scipy.linalg.leslie(f, s)#

创建一个莱斯利矩阵。

给定长度为 n 的生育系数数组 f 和长度为 n-1 的生存系数数组 s，返回相关的 Leslie 矩阵。

参数 ：：

f： (N,) 数组

“fecundity” 系数。

s： (N-1,) 数组

“survival” 系数必须是一维的。 s 的长度必须比 f 的长度小 1，并且必须至少为 1。

返回 ：：

L： (N, N) 数组

数组除第一行外为零，即f，以及第一个sub-diagonal，即s.数组的数据类型将是f[0]+s[0].

注意：

Leslie 矩阵用于建模discrete-time、age-structured 人口增长[1] [2].在一个人口中n年龄类，两组参数定义一个莱斯利矩阵：n“fecundity coefficients”，给出每个年龄段产生的后代per-capita的数量，以及n- 1 “survival coefficients”，给出每个年龄段的per-capita 存活率。

参考：

[1]

P. H. Leslie，关于在某些人口数学中使用矩阵，Biometrika，卷。 33, No. 3, 183-212(1945 年 11 月)

[2]

P. H. Leslie，关于在人口数学中使用矩阵的一些进一步说明，Biometrika，卷。 35, No. 3/4, 213-245(1948 年 12 月)

例子：

>>> from scipy.linalg import leslie
>>> leslie([0.1, 2.0, 1.0, 0.1], [0.2, 0.8, 0.7])
array([[ 0.1,  2. ,  1. ,  0.1],
       [ 0.2,  0. ,  0. ,  0. ],
       [ 0. ,  0.8,  0. ,  0. ],
       [ 0. ,  0. ,  0.7,  0. ]])