cupyx.scipy.sparse.bmat#

cupyx.scipy.sparse.bmat(blocks, format=None, dtype=None)[source]#

从稀疏子块构建稀疏矩阵

参数:

  • blocks (array_like) – 形状兼容的稀疏矩阵网格。条目为 None 表示全零矩阵。

  • 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。此选择可能会更改。

  • dtype (dtype, 可选) – 输出矩阵的数据类型。如果未给出，则根据 blocks 的数据类型确定。

返回:

bmat (稀疏矩阵)

另请参阅

scipy.sparse.bmat()

示例

>>> from cupy import array
>>> from cupyx.scipy.sparse import csr_matrix, bmat
>>> A = csr_matrix(array([[1., 2.], [3., 4.]]))
>>> B = csr_matrix(array([[5.], [6.]]))
>>> C = csr_matrix(array([[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.]])