Python：如何使用scipy sparce矩阵实现包含2D数组的隐式表达式？

我试图在python中实现以下隐式方程，以求解u（n+1）：

我将（δt/δx^2）组合成一个常数alpha，并使用术语“u”表示u（n+1）和“u0”表示u（n）

u[i，j]-u0[i，j]=alpha*（u[i+1，j]+u[i-1，j]+u[i，j+1]+u[i，j-1]-4*u[i，j]）+h[i，j]

然后将该方程调整为Ax=b的形式

-alpha*u[i+1，j]+（1+4*alpha）u[i，j]-alpha*u[i-1，j]-alpha*u[i，j+1]-alpha*u[i，j-1]=u0[i，j]-h[i，j]

在这一点上，我陷入了困境，因为我以前只学习/求解了一维隐式矩阵，其中只有u[i-1]、u[i]和u[i+1]填充了三条对角线，以便使用scipys spdiags函数进行计算

我如何用二维来代替

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编辑：对于将来想知道这一点的人，我最终将数组重塑为u[i*j]并使用它。

从稀疏矩阵格式后退一步，使用密集的numpy数组可能会有所帮助-至少对于一个小测试用例是这样。例如，您可能必须使用3d数组，这可能有助于从稀疏矩阵格式后退一步，并使用密集的numpy数组-至少对于一个小测试用例是这样。例如，您可能必须使用三维阵列。