我需要从指定非对角线块的矩阵列表中构建一个矩阵，理想情况下是稀疏矩阵。
我知道bmat，但这需要一个人知道有多少个矩阵。我想知道是否有scipy.sparse.block_diag(list_of_mats,-1)的等价物吗？
该函数应该能够处理非平方矩阵（否则我可以只填充block_diag(list_of_mats)的输出）。例如，输入([[1,2]], [[3]])应该返回[[0,0,0,0],[0,0,0,0],[1,2,0,0],[0,0,3,0]]。
例如，在Mathematica中，我可以指定矩阵矩阵并使用ArrayFlatten。
说明澄清
是的，len(list_of_mats)确实给出了矩阵的数量，但是随后我将不得不动态构造[[None, ..., None], [A1, None, ...], [None, A2, None, ...], ...]来将bmat应用于矩阵，而我不知道该怎么做（{{ 1}}等是A1的元素。我认为这也回答了另一个问题。映射的工作方式是：首先在（例如）对角线上写list_of_mats的矩阵（矩阵），然后将其展平以使其成为普通矩阵。与块对角线矩阵不同，列表中的矩阵不必一定要平方才能起作用，这就是我想在示例中说明的。我认为这张地图是独一无二的。我不认为numpy.tri在这里有帮助（也不稀疏）。