如何将Scipy LinearOperator转换为numpy数组

问题描述

我正在尝试将使用 Keops 库生成的 LazyTensor 对象转换为 Numpy 数组。 LazyTensor 对象没有属性可直接将其转换为 Numpy 数组。因此，我使用函数aslinearoperator作为特技函数，将该符号张量对象转换为scipy线性算子。

>>> A shape  (15230,10) A  KeOps LazyTensor
>>> from scipy.sparse.linalg import aslinearoperator
>>> L = aslinearoperator(A)
>>> L 
>>> <15230x10 _CustomLinearOperator with dtype=float32>

我的问题是如何将n×m LinearOperator 转换为 Numpy数组？

解决方法

您可以使用从MatrixLinearOperator返回的aslinearoperator的A属性，如果它对您实例化L有用

>>> from scipy.sparse.linalg import aslinearoperator
>>> import numpy as np
>>>
>>> L = aslinearoperator(np.array([[1,2,3],[4,5,6]]))
>>> L.A
array([[1,6]])

否则，只需乘以identity（eye / identity基本上是相同的-我只是不知道眼睛是什么，但确实知道 identity ;））），如果返回了线性运算符的其他子类（我不熟悉Keops及其对象）。

L * np.identity(L.shape[1])

因为身份将是(m,m)，产品将返回原始矩阵。

,

例如.dot一个单位矩阵https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.linalg.LinearOperator.dot.html#scipy.sparse.linalg.LinearOperator.dot