Question

我正在使用Scipy开展FEM项目。现在我的问题是，那稀疏矩阵的装配太慢了。我计算了密集小矩阵中每个元素的贡献（每个元素一个元件）。对于全局矩阵的汇编，我遍历所有矩阵小密集矩阵并按以下方式设置矩阵条目：

[i,j] = someList[k][l]
Mglobal[i,j] = Mglobal[i,j] + Mlocal[k,l]

Mglobal是一个适当大小的lil_matrice，someList映射索引变量。

当然这很慢，消耗了大部分的基质组装时间。有没有更好的方法来组装一个大的稀疏矩阵来自许多小密集矩阵？我试过scipy.weave，但事实并非如此似乎适用于稀疏矩阵

Answer 1

我发布了对scipy邮件列表的回复;堆栈溢出更容易一些访问所以我也会在这里发布，虽然版本略有改进。

诀窍是使用IJV存储格式。这是三个阵列的三重奏第一个包含行指示，第二个包含列指示，和第三个具有该位置的矩阵值。这是最好的方法建立有限元矩阵（或我认为的任何稀疏矩阵）作为访问这种格式非常快（只是填充一个数组）。

在scipy中，这称为coo_matrix;该类将三个数组作为一个论点。它实际上只对转换为另一种格式有用（CSR os CSC）用于快速线性代数。

对于有限元，您可以通过某种方式估计三个数组的大小像

size = number_of_elements * number_of_basis_functions**2

所以如果你有2D样方，你会做number_of_elements * 36，例如。这种方法很方便，因为如果你有本地的matricies肯定拥有全球数字和参赛价值：正是您需要的建筑三个IJV阵列。 Scipy很聪明，可以抛出零条目，所以过高估计是好的。