scipy.sparse.tril¶

scipy.sparse.tril(A, k=0, format=None)[源代码]¶

以稀疏格式返回矩阵的下三角部分

返回矩阵A的第k条对角线或其下的元素。

k=0对应于主对角线
k>0在主对角线之上
k<0表示主对角线以下

参数

A稠密或稀疏矩阵: 需要下三角部分的矩阵。
k整数: 下三角形的最上面的对角线。
format字符串: 结果的稀疏格式，例如FORMAT=“CSR”等。

退货

L稀疏矩阵: 稀疏格式的A的下三角部分。

参见

triu: 稀疏格式的上三角形

示例

>>> from scipy.sparse import csr_matrix, tril
>>> A = csr_matrix([[1, 2, 0, 0, 3], [4, 5, 0, 6, 7], [0, 0, 8, 9, 0]],
...                dtype='int32')
>>> A.toarray()
array([[1, 2, 0, 0, 3],
       [4, 5, 0, 6, 7],
       [0, 0, 8, 9, 0]])
>>> tril(A).toarray()
array([[1, 0, 0, 0, 0],
       [4, 5, 0, 0, 0],
       [0, 0, 8, 0, 0]])
>>> tril(A).nnz
4
>>> tril(A, k=1).toarray()
array([[1, 2, 0, 0, 0],
       [4, 5, 0, 0, 0],
       [0, 0, 8, 9, 0]])
>>> tril(A, k=-1).toarray()
array([[0, 0, 0, 0, 0],
       [4, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0]])
>>> tril(A, format='csc')
<3x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.int32'>'
        with 4 stored elements in Compressed Sparse Column format>

scipy.sparse.block_diag

scipy.sparse.triu