Python SciPy linalg.factorized用法及代码示例

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

用法:

scipy.sparse.linalg.factorized(A)#

返回一个用于求解稀疏线性系统的函数，其中预先分解了 A。

参数 ：：

A： (N, N) 数组

输入。 CSC 格式的 A 是最有效的。 CSR 格式矩阵在分解之前将转换为 CSC。

返回 ：：

solve： 可调用的

为了求解 A 中给出的线性方程组，求解可调用函数应该传递一个形状为 (N,) 的 ndarray。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse.linalg import factorized
>>> from scipy.sparse import csc_matrix
>>> A = np.array([[ 3. ,  2. , -1. ],
...               [ 2. , -2. ,  4. ],
...               [-1. ,  0.5, -1. ]])
>>> solve = factorized(csc_matrix(A)) # Makes LU decomposition.
>>> rhs1 = np.array([1, -2, 0])
>>> solve(rhs1) # Uses the LU factors.
array([ 1., -2., -2.])