scipy - SciPy 中由函数定义的稀疏矩阵

Question

是否可以通过函数在 scipy 中定义一个稀疏矩阵，而不是列出所有可能的值？在文档中，我看到可以通过以下方式创建稀疏矩阵

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

所有这些都迫使您事先指定矩阵，这会占用内存。有没有一种方法可以在需要时简单地提供一个函数来计算 (i,j) ？最终目标是通过类似于 Lanczos 方法的方法计算矩阵的几个最大特征向量。

Answer 1

简短的回答是“否”，但我认为滚动您自己的类似矩阵的对象非常容易。如果您使用 eigsh得到你的答案，(这似乎是 Lanczos 算法的一个实现。)，那么你的矩阵需要一个 matvec(x)方法，这可能容易也可能不容易。

我知道这不是一个完整的答案，但我希望这能让你上路。