scipy.sparse.

tril#

scipy.sparse.tril(A, k=0, format=None)[source]#

返回稀疏数组或矩阵的下三角分块

返回 A 中处于第 k-条对角线以下的元素。

k = 0 对应于主对角线
k > 0 位于主对角线之上
k < 0 位于主对角线之下

参数:

A稠密或稀疏数组或矩阵: 所需的矩阵的下三角部分。
k整数可选: 下三角的顶端对角线。
format字符串: 结果的稀疏格式，例如 format=”csr”等。

返回:

L稀疏矩阵: 稀疏格式中的 A 的下三角部分。

另请参阅

triu: 稀疏格式的上三角

示例

>>> from scipy.sparse import csr_array, tril
>>> A = csr_array([[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')
<Compressed Sparse Column sparse array of dtype 'int32'
    with 4 stored elements and shape (3, 5)>