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Module « scipy.sparse »
Signature de la fonction spdiags
def spdiags(data, diags, m=None, n=None, format=None)
Description
help(scipy.sparse.spdiags)
Return a sparse matrix from diagonals.
Parameters
----------
data : array_like
Matrix diagonals stored row-wise
diags : sequence of int or an int
Diagonals to set:
* k = 0 the main diagonal
* k > 0 the kth upper diagonal
* k < 0 the kth lower diagonal
m, n : int, tuple, optional
Shape of the result. If `n` is None and `m` is a given tuple,
the shape is this tuple. If omitted, the matrix is square and
its shape is len(data[0]).
format : str, optional
Format of the result. By default (format=None) an appropriate sparse
matrix format is returned. This choice is subject to change.
.. warning::
This function returns a sparse matrix -- not a sparse array.
You are encouraged to use ``dia_array`` to take advantage
of the sparse array functionality.
Notes
-----
This function can be replaced by an equivalent call to ``dia_matrix``
as::
dia_matrix((data, diags), shape=(m, n)).asformat(format)
See Also
--------
diags_array : more convenient form of this function
diags : matrix version of diags_array
dia_matrix : the sparse DIAgonal format.
Examples
--------
>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse import spdiags
>>> data = np.array([[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]])
>>> diags = np.array([0, -1, 2])
>>> spdiags(data, diags, 4, 4).toarray()
array([[1, 0, 3, 0],
[1, 2, 0, 4],
[0, 2, 3, 0],
[0, 0, 3, 4]])
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