由函數定義的SciPy中的稀疏矩陣

是否可以通過函數定義scipy中的稀疏矩陣而不是佈置所有可能的值？在文檔的我看到一個稀疏矩陣可以通過由函數定義的SciPy中的稀疏矩陣

There are seven available sparse matrix types: 
csc_matrix: Compressed Sparse Column format 
csr_matrix: Compressed Sparse Row format 
bsr_matrix: Block Sparse Row format 
lil_matrix: List of Lists format 
dok_matrix: Dictionary of Keys format 
coo_matrix: COOrdinate format (aka IJV, triplet format) 
dia_matrix: DIAgonal format

所有這些力量來創造你事先指定的矩陣，這會佔用內存。有什麼辦法可以簡單地提供一個函數來在需要時計算（i，j）？最終目標是通過類似Lanczos方法計算矩陣的幾個最大特徵向量。

來源

2011-04-29 Hooked

你想避免python循環嗎？因爲（希望很明顯）你可以在創建一個空稀疏矩陣後設置這些值：'m [i，j] = fn（i，j）' – Paul 2011-04-29 22:10:14

@Paul我理想的情況是永遠不會設置內存中的值 - 是，我有一個非常大的稀疏矩陣，其中非零元素的數量大於我的記憶大小，但計算起來很快。 – Hooked 2011-04-29 22:33:37

簡短的回答是「不」，但我認爲這很容易推出自己的類矩陣對象。如果您使用eigsh來獲得您的答案（這似乎是Lanczos算法的實現），那麼您的矩陣就像matvec(x)方法一樣，這可能也可能不容易。

我意識到這不是一個完整的答案，但我希望這會讓你在你的路上。

來源

2011-04-29 23:02:03 Paul

如果答案是沒有問題的話，我將不得不在不同的圖書館中尋找我需要的東西。謝謝！ – Hooked 2011-05-02 02:56:47

由函數定義的SciPy中的稀疏矩陣

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