Matlab提供了一种便捷的代码——diffusion-maps，用于在Python中高效地计算扩散图和几何谐波。

简介：
Matlab的简洁代码以及Python扩散图和几何谐波的概述，为Python的diffusion-maps图库提供了扩散图[fn：1]和几何谐波[fn：2]的快速且精确的实现。其卓越的速度得益于稀疏线性代数以及（可选）图形处理单元的运用，旨在显著提升计算效率。该代码在处理包含超过2亿个非零元素的矩阵时，通常利用GPU来解决SciPy中的特征值问题，其运行速度比SciPy快三倍。该软件包配备了一个命令行实用程序，能够快速地计算数据集上的扩散图。diffusion-maps模块具备诸多功能，例如：利用最近邻居快速评估距离矩阵；采用稀疏线性代数高效准确地计算特征值与特征向量对；以及提供可选的GPU加速稀疏线性代数例程。此外，该库还提供了一个灵活的可选接口，并且拥有简洁易于修改的代码。[fn：1]Coifman, RR, & Lafon, S. (2006). Diffusion maps. Applied and Computational Harmonic Analysis, 21(1), 5-30.[fn：2]Coifman, RR, & Lafon, S. (2006). Geometric harmonics: A novel tool for multi-scale extrapolation of experiential functions. Applied and Computational Harmonic Analysis, 21(1), 31–52。该库需要在Python 3.5+版本中进行实现，并依赖于`和`。