scipy.sparse.bmat¶

scipy.sparse.bmat(blocks, format=None, dtype=None)[源代码]¶

从稀疏子块构建稀疏矩阵

参数

blocksarray_like: 形状兼容的稀疏矩阵网格。如果条目为None，则表示矩阵为全零。
format{‘bsr’，‘coo’，‘csc’，‘csr’，‘dia’，‘dok’，‘lil’}，可选: 结果的稀疏格式(例如“CSR”)。默认情况下，返回适当的稀疏矩阵格式。这一选择可能会发生变化。
dtype数据类型，可选: 输出矩阵的数据类型。如果未指定，则根据的数据类型确定数据类型 blocks 。

退货

bmat稀疏矩阵

参见

block_diag, diags

示例

>>> from scipy.sparse import coo_matrix, bmat
>>> A = coo_matrix([[1, 2], [3, 4]])
>>> B = coo_matrix([[5], [6]])
>>> C = coo_matrix([[7]])
>>> bmat([[A, B], [None, C]]).toarray()
array([[1, 2, 5],
       [3, 4, 6],
       [0, 0, 7]])

>>> bmat([[A, None], [None, C]]).toarray()
array([[1, 2, 0],
       [3, 4, 0],
       [0, 0, 7]])

scipy.sparse.triu

scipy.sparse.hstack