Python SciPy sparse.block_diag用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 scipy.sparse.block_diag 的用法。

用法:

scipy.sparse.block_diag(mats, format=None, dtype=None)#

从提供的矩阵构建块对角稀疏矩阵或数组。

参数 ：：

mats： 矩阵或数组的序列

输入矩阵或数组。

format： str，可选

结果的稀疏格式(例如“csr”)。如果未给出，结果将以“coo” 格式返回。

dtype： dtype 说明符，可选

输出的数据类型。如果未给出，则数据类型由块的数据类型确定。

返回 ：：

res： 稀疏矩阵或数组

如果至少一个输入是稀疏数组，则输出也是稀疏数组。否则输出是稀疏矩阵。

注意：

例子：

>>> from scipy.sparse import coo_array, block_diag
>>> A = coo_array([[1, 2], [3, 4]])
>>> B = coo_array([[5], [6]])
>>> C = coo_array([[7]])
>>> block_diag((A, B, C)).toarray()
array([[1, 2, 0, 0],
       [3, 4, 0, 0],
       [0, 0, 5, 0],
       [0, 0, 6, 0],
       [0, 0, 0, 7]])