Python 将外部产品的3D numpy数组存储到块对角稀疏矩阵中

我有一个大小为1000 x 100的numpy数组C。我已经知道了如何计算它的换位行的外积矩阵

这将生成一个1000x100x100 numpy数组D。我想将每个D[I，：，：]存储为大小为1000*100^2 x 1000*100^2的稀疏矩阵的块对角线之一。我可以使用scipy.sparse.block_diag实现这一点

E=spsppar.block_diag（D，“lil”）

我想知道是否有一种更有效的方法来做到这一点。E的一些条目首先需要被操纵（因此是“lil”）。所得矩阵将用于求解稀疏线性系统序列

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提前感谢。

您的代码在我的机器上运行不到五秒钟，似乎运行正常。你对效率的要求/目标是什么？我需要迭代求解y=（E+Q（k））*xk'是一个迭代索引，Q（k）是另一个非常稀疏的矩阵。在我的机器上，代码也只需不到5秒钟。我希望它会更快。与解决方案时间相比，构建

E

的时间是多少<代码>稀疏非常擅长转换格式以适应操作。例如，计算可能是通过

csr

完成的。您还可以计算在不同格式之间转换所需的时间。

block_diag

的默认值是

coo

coo

到csr的速度很快。从

lil

到/从

lil

的速度较慢。我尝试过简化

block_diag

，但只得到了30-40%的加速。我想知道是否有一种方法可以从D计算E+Q（k），而不实际构造E，也许是通过巧妙的索引技巧。如果是这样的话，这可能要快得多。