Für die erste Matrix ist lil_matrix wirklich geschickter. Die anderen Matritzen gingen tatsächlich ganz einfach mit der standard csc_matrix. Wenn mann mit [a:b] richtig indiziert :) .
Habe mich da einfach dumm angestellt und hätte vll. noch öfter nachlesen sollen.
Vielen Dank für deine Hilfe und ...

Danke für die Antwort.
Ich habe die Maitrix nun realisiert:

sigma_Cu = 5e7
Cu_row_data = array([sigma_Cu] * (ny*r) )
Cu_col_data = array([sigma_Cu] * ((nx-2*r)*r) )

sigma_mat = sp.csc_matrix( (nx,ny))
row = array([arange(0,r)]*ny).flatten(1)
col = array([arange(0,ny)]*r).flatten()
sigma_mat ...

Ja ähm, das war etwas dümmlich den Fehler-Code nicht mit zu teilen :oops:
Traceback (most recent call last):
File "H:\.temp.py", line 55, in <module>
A_row = np.array([np.arange(r)]*ny,[np.arange(nx-r,nx)]*ny).flatten()
TypeError: data type not understood

(np: import numpay as np)
Die ...

Hallo,
ich versuche momentan ein Programm das ich in Octave geschrieben habe in Python zu übersetzten.
Das Programm berechnet am Ende ein Sparse-Eigenwertproblem. Ich scheitere allerdings bereits beim Erstellen meiner csc_matrix.
Ich möchte mir ein Daten-Array, ein Column _Index- und ein Row_Index ...