scipy.sparse.

bsr_matrix#

класс scipy.sparse.bsr_matrix(arg1, shape=None, dtype=None, copy=False, размер блока=None, *, maxprint=None)[источник]#

Разреженная матрица в формате Block Sparse Row.

Это может быть создано несколькими способами:
bsr_matrix(D, [blocksize=(R,C)])

где D — это двумерный ndarray.

bsr_matrix(S, [blocksize=(R,C)])

с другой разреженной матрицей или массивом S (эквивалентно S.tobsr())

bsr_matrix((M, N), [blocksize=(R,C), dtype])

для создания пустой разреженной матрицы с формой (M, N) dtype необязателен, по умолчанию dtype='d'.

bsr_matrix((data, ij), [blocksize=(R,C), shape=(M, N)])

где data и ij удовлетворять a[ij[0, k], ij[1, k]] = data[k]

bsr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)])

является стандартным представлением BSR, где индексы блочных столбцов для строки i хранятся в indices[indptr[i]:indptr[i+1]] и их соответствующие значения блоков хранятся в data[ indptr[i]: indptr[i+1] ]. Если параметр shape не предоставлен, размеры матрицы выводятся из индексных массивов.

Атрибуты:
dtypedtype

Тип данных матрицы

shape2-кортеж

Форма матрицы

ndimint

Количество измерений (всегда равно 2)

nnz

Количество хранимых значений, включая явные нули.

size

Количество сохранённых значений.

данные

Массив данных в формате BSR матрицы

индексы

Индексный массив формата BSR матрицы

indptr

Массив указателей индексов формата BSR матрицы

blocksize

Размер блока матрицы.

has_sorted_indicesbool

Отсортированы ли индексы

has_canonical_formatbool

Имеет ли массив/матрица отсортированные индексы и отсутствие дубликатов

T

Транспонирование.

Методы

__len__()

__mul__(other)

arcsin()

Поэлементный арксинус.

arcsinh()

Поэлементный arcsinh.

arctan()

Поэлементный арктангенс.

arctanh()

Поэлементный арктангенс гиперболический.

argmax([axis, out, explicit])

Возвращает индексы максимальных элементов вдоль оси.

argmin([axis, out, explicit])

Возвращает индексы минимальных элементов вдоль оси.

asformat(format[, copy])

Вернуть этот массив/матрицу в переданном формате.

asfptype()

Приведение матрицы к формату с плавающей точкой (при необходимости)

astype(dtype[, casting, copy])

Привести элементы массива/матрицы к указанному типу.

ceil()

Поэлементное округление вверх.

check_format([full_check])

Проверить, соответствует ли массив/матрица формату BSR.

conj([copy])

Поэлементное комплексное сопряжение.

conjugate([copy])

Поэлементное комплексное сопряжение.

copy()

Возвращает копию этого массива/матрицы.

count_nonzero([axis])

Количество ненулевых элементов, эквивалентно

deg2rad()

Поэлементное преобразование градусов в радианы.

diagonal([k])

Возвращает k-ю диагональ массива/матрицы.

dot(other)

Обычное скалярное произведение

eliminate_zeros()

Удалить нулевые элементы на месте.

expm1()

Поэлементный expm1.

floor()

Поэлементное округление вниз.

getH()

Возвращает эрмитово сопряжённую матрицу.

get_shape()

Получить форму матрицы

getcol(j)

Возвращает копию столбца j матрицы в виде разреженной матрицы (m x 1) (вектор-столбец).

getformat()

Формат хранения матрицы

getmaxprint()

Максимальное количество элементов для отображения при печати.

getnnz([axis])

Количество хранимых значений, включая явные нули.

getrow(i)

Возвращает копию строки i матрицы в виде разреженной матрицы (1 x n) (вектор-строка).

log1p()

Поэлементный log1p.

max([axis, out, explicit])

Возвращает максимум массива/матрицы или максимум вдоль оси.

maximum(other)

Поэлементный максимум между этим и другим массивом/матрицей.

mean([axis, dtype, out])

Вычисляет среднее арифметическое вдоль указанной оси.

min([axis, out, explicit])

Возвращает минимум массива/матрицы или максимум вдоль оси.

minimum(other)

Поэлементный минимум между этим и другим массивом/матрицей.

multiply(other)

Поэлементное умножение на другой массив/матрицу.

nanmax([axis, out, explicit])

Вернуть максимум, игнорируя любые NaN, вдоль оси.

nanmin([axis, out, explicit])

Возвращает минимум, игнорируя любые NaN, вдоль оси.

nonzero()

Ненулевые индексы массива/матрицы.

power(n[, dtype])

Эта функция выполняет поэлементное возведение в степень.

prune()

Удалить пустое пространство после всех ненулевых элементов.

rad2deg()

Поэлементное преобразование радиан в градусы.

reshape(self, shape[, order, copy])

Придаёт новую форму разреженному массиву/матрице без изменения данных.

resize(*shape)

Изменить размер массива/матрицы на месте до размеров, заданных shape

rint()

Поэлементный rint.

set_shape(форма)

Установить форму матрицы на месте

setdiag(values[, k])

Установить диагональные или внедиагональные элементы массива/матрицы.

sign()

Поэлементный знак.

sin()

Поэлементный синус.

sinh()

Поэлементный sinh.

sort_indices()

Сортировать индексы этого массива/матрицы на месте

sorted_indices()

Вернуть копию этого массива/матрицы с отсортированными индексами

sqrt()

Поэлементное вычисление квадратного корня.

sum([axis, dtype, out])

Суммировать элементы массива/матрицы по заданной оси.

sum_duplicates()

Устранить дублирующиеся записи массивов/матриц, складывая их вместе

tan()

Поэлементный тангенс.

tanh()

Поэлементный tanh.

toarray([order, out])

Возвращает плотное представление ndarray для этого разреженного массива/матрицы.

tobsr([blocksize, copy])

Преобразовать этот массив/матрицу в формат Block Sparse Row.

tocoo([copy])

Преобразование этого массива/матрицы в формат COOrdinate.

tocsc([copy])

Преобразовать этот массив/матрицу в формат сжатого разреженного столбца.

tocsr([copy])

Преобразовать этот массив/матрицу в формат сжатых строк (CSR).

todense([order, out])

Вернуть плотное представление этой разреженной матрицы.

todia([copy])

Преобразовать этот массив/матрицу в разреженный DIAгональный формат.

todok([copy])

Преобразовать этот массив/матрицу в формат Dictionary Of Keys.

tolil([copy])

Преобразовать этот массив/матрицу в формат List of Lists.

trace([offset])

Возвращает сумму по диагоналям разреженного массива/матрицы.

transpose([axes, copy])

Обращает размерности разреженного массива/матрицы.

trunc()

Поэлементное усечение.

__getitem__

Примечания

Разреженные матрицы можно использовать в арифметических операциях: они поддерживают сложение, вычитание, умножение, деление и возведение матрицы в степень.

Сводка по формату BSR

Формат блочной разреженной строки (BSR) очень похож на формат сжатой разреженной строки (CSR). BSR подходит для разреженных матриц с плотными подматрицами, как в последнем примере ниже. Такие разреженные блочные матрицы часто возникают при векторных конечно-элементных дискретизациях. В таких случаях BSR значительно эффективнее CSR и CSC для многих арифметических операций с разреженными матрицами.

Размер блока

Размер блока (R,C) должен равномерно делить форму разреженной матрицы (M,N). То есть R и C должны удовлетворять соотношению M % R = 0 и N % C = 0.

Если размер блока не указан, применяется простая эвристика для определения подходящего размера блока.

Канонический формат

В каноническом формате нет дублирующихся блоков, и индексы отсортированы по строкам.

Ограничения

Разреженные матрицы в формате Block Sparse Row не поддерживают срезы.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse import bsr_matrix
>>> bsr_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray()
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=int8)

>>> row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2])
>>> col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
>>> data = np.array([1, 2, 3 ,4, 5, 6])
>>> bsr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3)).toarray()
array([[1, 0, 2],
       [0, 0, 3],
       [4, 5, 6]])

>>> indptr = np.array([0, 2, 3, 6])
>>> indices = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
>>> data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]).repeat(4).reshape(6, 2, 2)
>>> bsr_matrix((data,indices,indptr), shape=(6, 6)).toarray()
array([[1, 1, 0, 0, 2, 2],
       [1, 1, 0, 0, 2, 2],
       [0, 0, 0, 0, 3, 3],
       [0, 0, 0, 0, 3, 3],
       [4, 4, 5, 5, 6, 6],
       [4, 4, 5, 5, 6, 6]])
На этой странице