scipy.sparse.

dok_matrix#

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

Разреженная матрица на основе словаря ключей.

Это эффективная структура для инкрементального построения разреженных матриц.

Это может быть создано несколькими способами:
dok_matrix(D)

где D — это 2-D ndarray

dok_matrix(S)

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

dok_matrix((M,N), [dtype])

создать матрицу с начальной формой (M,N) type необязателен, по умолчанию dtype='d'

Атрибуты:
dtypedtype

Тип данных матрицы

shape2-кортеж

Получить форму разреженной матрицы.

ndimint

Количество измерений (всегда равно 2)

nnz

Количество хранимых значений, включая явные нули.

size

Количество сохранённых значений.

T

Транспонирование.

Методы

__len__()

Возвращает len(self).

__mul__(other)

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.

clear()

conj([copy])

Поэлементное комплексное сопряжение.

conjugate([copy])

Поэлементное комплексное сопряжение.

copy()

Возвращает копию этого массива/матрицы.

count_nonzero([axis])

Количество ненулевых элементов, эквивалентно

diagonal([k])

Возвращает k-ю диагональ массива/матрицы.

dot(other)

Обычное скалярное произведение

fromkeys(iterable[, value])

Создать новый словарь с ключами из итерируемого объекта и значениями, установленными в value.

get(key[, default])

Это обеспечивает функциональность метода dict.get с проверкой типов

getH()

Возвращает эрмитово сопряжённую матрицу.

get_shape()

Получить форму разреженной 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).

items()

keys()

maximum(other)

Поэлементный максимум между этим и другим массивом/матрицей.

mean([axis, dtype, out])

Вычисляет среднее арифметическое вдоль указанной оси.

minimum(other)

Поэлементный минимум между этим и другим массивом/матрицей.

multiply(other)

Поэлементное умножение на другой массив/матрицу.

nonzero()

Ненулевые индексы массива/матрицы.

pop(k[,d])

Если ключ не найден, возвращается значение по умолчанию, если оно задано; в противном случае вызывается исключение KeyError.

popitem()

Удалить и вернуть пару (ключ, значение) в виде 2-кортежа.

power(n[, dtype])

Поэлементное возведение в степень.

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

set_shape(форма)

Установить форму матрицы на месте

setdefault(key[, default])

Вставить ключ со значением по умолчанию, если ключа нет в словаре.

setdiag(values[, k])

Установить диагональные или внедиагональные элементы массива/матрицы.

sum([axis, dtype, out])

Суммировать элементы массива/матрицы по заданной оси.

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.

update([E, ]**F)

Если E присутствует и имеет метод .keys(), то выполняется: for k in E: D[k] = E[k] Если E присутствует, но не имеет метода .keys(), то выполняется: for k, v in E: D[k] = v В любом случае, далее следует: for k in F: D[k] = F[k]

values()

__getitem__

Примечания

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

  • Обеспечивает эффективный O(1) доступ к отдельным элементам.

  • Дубликаты не допускаются.

  • Может быть эффективно преобразована в coo_matrix после построения.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse import dok_matrix
>>> S = dok_matrix((5, 5), dtype=np.float32)
>>> for i in range(5):
...     for j in range(5):
...         S[i, j] = i + j    # Update element
На этой странице