scipy稀疏数组dok_array的具体使用
短信预约 -IT技能 免费直播动态提醒
dok_array
dok数组就是通过键值对存储的数组，其中key就是矩阵中的坐标元组，value就是对应坐标中的值，是最容易理解的稀疏矩阵存储方案。
>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse import dok_array
>>> dok = dok_array((5, 5), dtype=np.float32)
>>> for i in range(5):
... for j in range(5):
... dok[i, j] = i + j # Update element
...
>>> print(dok.toarray())
[[0. 1. 2. 3. 4.]
[1. 2. 3. 4. 5.]
[2. 3. 4. 5. 6.]
[3. 4. 5. 6. 7.]
[4. 5. 6. 7. 8.]]
得到结果为
从上面的代码来看，其等价形式如下，唯一的区别是，对于一个全0的矩阵，array必须将所有0都存储下来，而dok数组可以不存储任何有效值。但对于全都不是0的矩阵，dok除了存储矩阵的值之外，还要将矩阵的坐标重新写一边，相当于数据量翻了三倍。
>>> Z = np.zeros([5,5])
>>> for i in range(5):
... for j in range(5):
... Z[i, j] = i + j # Update element
...
>>> print(Z)
[[0. 1. 2. 3. 4.]
[1. 2. 3. 4. 5.]
[2. 3. 4. 5. 6.]
[3. 4. 5. 6. 7.]
[4. 5. 6. 7. 8.]]
初始化方案
dok仅支持三种初始化方案：
- dok_array(D) D是一个稀疏数组或2 × D 2\times D2×D数组
- dok_array(S) S是另一种稀疏数组。
- dok_array((M, N),dtype='d') 创建一个shape为( M , N ) (M, N)(M,N)的空数组，dtype为数据类型
内置方法
稀疏数组在计算上并不便捷，所以dok_array中内置了下列函数，可以高效地完成计算。
| 函数 | expm1, log1p, sqrt, pow, sign |
| 三角函数 | sin, tan, arcsin, arctan, deg2rad, rad2deg |
| 双曲函数 | sinh, tanh, arcsinh, arctanh |
| 索引 | getcol, getrow, nonzero, argmax, argmin, max, min |
| 舍入 | ceil, floor, trunc |
| 变换 | conj, conjugate, getH |
| 统计 | count_nonzero, getnnz, mean, sum |
| 矩阵 | diagonal, trace |
| 获取属性 | get_shape, getformat |
| 计算比较 | multiply, dot, maximum, minimum |
| 转换 | asformat, asfptype, astype, toarray, todense |
| 转换 | tobsr, tocoo, tocsc, tocsr, todia, todok, tolil |
| 更改维度 | set_shape, reshape, resize, transpose |
| 排序 | sort_indices, sorted_indices |
| 移除元素 | eliminate_zeros, prune, sum_duplicates |
| 其他 | copy, check_format, getmaxprint, rint, setdiag |
到此这篇关于scipy稀疏数组dok_array的具体使用的文章就介绍到这了,更多相关scipy稀疏数组dok_array内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
免责声明：
① 本站未注明“稿件来源”的信息均来自网络整理。其文字、图片和音视频稿件的所属权归原作者所有。本站收集整理出于非商业性的教育和科研之目的，并不意味着本站赞同其观点或证实其内容的真实性。仅作为临时的测试数据，供内部测试之用。本站并未授权任何人以任何方式主动获取本站任何信息。
② 本站未注明“稿件来源”的临时测试数据将在测试完成后最终做删除处理。有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com QQ/279061341
