为什么spsolve()函数输出一个向量？

Question

F是CSR稀疏矩阵。

  (0, 0)    28.9009663001
  (0, 1)    -9.21359549996
  ...
  (7, 6)    -10.2135955
  (7, 7)    30.9009663001

C也是CSR稀疏矩阵。

(0, 0)  1.0782887739
(1, 0)  -1.33369825452
(2, 0)  1.74824228278
(3, 0)  -2.55552434318
(4, 0)  3.08435514293
(5, 0)  -1.94369861339
(6, 0)  1.47753839244
(7, 0)  -2.09583584401

P= spsolve(F，C)输出以下内容：

[ 0.02897775 -0.02418963  0.03217452 -0.0457709   0.06740877 -0.03168885
0.01767905 -0.06140939]

为什么即使F和C都是稀疏矩阵，输出也是向量？Scipy参考指南说：“如果C是一个向量，那么输出就是一个向量。”但现在C是稀疏的。但是输出仍然是向量的形式。

我想我可以直接用sparse.csr_matrix(P)。但是它会降低速度吗？

Answer 1

这是因为spsolve将稀疏列矩阵(如C)转换为密集向量：https://github.com/scipy/scipy/blob/v0.13.0/scipy/sparse/linalg/dsolve/linsolve.py#L92

不管怎样，看起来你的输出是密集的，所以把它转换成稀疏表示只会使速度变慢。