Python SciPy linalg.bandwidth用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.linalg.bandwidth 的用法。

用法:

scipy.linalg.bandwidth(a)#

返回二維數值數組的下限和上限帶寬。

參數 ：：

a： ndarray

大小為 (N, M) 的輸入數組

返回 ：：

lu： 元組

指示較低和較高帶寬的整數的 2 元組。零表示該側(三角形)沒有子或super-diagonal，並且對於N行(N-1)表示該側已滿。相同的示例適用於具有 (M-1) 的上三角形部分。

拋出 ：：

TypeError

如果不支持數組的數據類型，特別是NumPy float16、float128 和complex256 數據類型。

注意：

這個輔助函數隻是簡單地在數組上運行，尋找數組中是否存在帶狀結構的非零條目。因此，性能取決於非零條目的密度以及memory-layout。 Fortran 或 C 連續數組處理得最好，否則會受到額外的隨機內存訪問成本的影響。

策略是隻在上下三角部分分別尋找未測試的帶元素；根據內存布局，我們按行或按列掃描。此外，假設我們正在掃描行，並且在第 6 行中，第 4 個條目是非零的，那麽在隨後的行上，水平搜索僅針對該帶條目進行，因為我們知道該帶已被占用。因此，一個完全密集的矩陣掃描代價是 n 量級的。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy.linalg import bandwidth
>>> A = np.array([[3., 0., 0., 0., 0.],
...               [0., 4., 0., 0., 0.],
...               [0., 0., 5., 1., 0.],
...               [8., 0., 0., 6., 2.],
...               [0., 9., 0., 0., 7.]])
>>> bandwidth(A)
(3, 1)