scipy.sparse.

dok_array#

class scipy.sparse.dok_array(arg1, shape=None, dtype=None, copy=False)[source]#

基于键的字典稀疏数组。

这是一种有效的数据结构，用于增量构建稀疏数组。

它可以通过多种方式实例化
dok_array(D)

其中 D 是一个二维 ndarray

dok_array(S)

使用另一个稀疏数组或矩阵 S （等效于 S.todok()）

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

使用初始形状 (M,N) 创建数组，dtype 是可选的，默认为 dtype=’d’

备注

稀疏数组可以用于算术运算：它们支持加法、减法、乘法、除法和矩阵幂。

  • 允许有效地 O(1) 访问单个元素。

  • 不允许重复项。

  • 构建完成后可以有效地转换为 coo_array。

示例

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

数组的数据类型

shape2 元组

数组的形状

ndimint

维数（始终为 2）

nnz

存储值的数量，包括显式零。

size

存储值的个数。

T

转置。

方法

__getitem__(key)

x.__getitem__(y) <==> x[y]

__len__()

返回 len(self)。

asformat(format[, copy])

以传递的格式返回此数组/矩阵。

astype(dtype[, casting, copy])

将数组/矩阵元素强制转换为指定类型。

clear()

conj([copy])

逐元素复共轭。

conjtransp()

已弃用：返回共轭转置。

conjugate([copy])

逐元素复共轭。

copy()

返回此数组/矩阵的副本。

count_nonzero()

非零项的数量，等效于

diagonal([k])

返回数组/矩阵的第 k 条对角线。

dot(other)

普通点积

fromkeys(iterable[, value])

使用来自可迭代对象的键和设置为 value 的值创建一个新字典。

get(key[, default])

这提供了带有类型检查的 dict.get 方法功能

items()

keys()

maximum(other)

此数组/矩阵与另一个数组/矩阵之间的逐元素最大值。

mean([axis, dtype, out])

计算沿指定轴的算术平均值。

minimum(other)

此数组/矩阵与另一个数组/矩阵之间的逐元素最小值。

multiply(other)

与另一个数组/矩阵逐点相乘。

nonzero()

数组/矩阵的非零索引。

pop(k[,d])

如果找不到键，则返回默认值（如果给出）；否则，引发 KeyError。

popitem()

移除并返回一个 (key, value) 对，作为 2 元组。

power(n[, dtype])

逐元素幂。

reshape(self, shape[, order, copy])

为稀疏数组/矩阵赋予新的形状，而不改变其数据。

resize(*shape)

将数组/矩阵就地调整大小，使其尺寸与 shape 给出的大小相同。

setdefault(key[, default])

如果键不在字典中，则使用默认值插入键。

setdiag(values[, k])

设置数组/矩阵的对角线或非对角线元素。

sum([axis, dtype, out])

将数组/矩阵元素沿给定轴求和。

toarray([order, out])

返回此稀疏数组/矩阵的稠密 ndarray 表示。

tobsr([blocksize, copy])

将此数组/矩阵转换为块稀疏行格式。

tocoo([copy])

将此数组/矩阵转换为坐标格式。

tocsc([copy])

将此数组/矩阵转换为压缩稀疏列格式。

tocsr([copy])

将此数组/矩阵转换为压缩稀疏行格式。

todense([order, out])

返回此稀疏数组/矩阵的稠密表示。

todia([copy])

将此数组/矩阵转换为稀疏对角线格式。

todok([copy])

将此数组/矩阵转换为键字典格式。

tolil([copy])

将此数组/矩阵转换为列表列表格式。

trace([offset])

返回稀疏数组/矩阵的对角线上元素的总和。

transpose([axes, copy])

反转稀疏数组/矩阵的维度。

update([E, ]**F)

如果 E 存在并且有 .keys() 方法，则执行：for k in E: D[k] = E[k] 如果 E 存在并且没有 .keys() 方法，则执行：for k, v in E: D[k] = v 在任何情况下，这都将接着执行：for k in F: D[k] = F[k]

values()

__mul__
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