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scipy.io.

mmwrite#

scipy.io.mmwrite(target, a, comment=None, field=None, precision=None, symmetry='AUTO')[源代码]#

将稀疏或稠密数组 a 写入类似 Matrix Market 文件 target。

参数:
targetstr 或 类文件对象

Matrix Market 文件名（扩展名为 .mtx）或打开的类文件对象。

a类数组

稀疏或稠密的二维数组。

commentstr, 可选

要添加到 Matrix Market 文件开头的注释。

fieldNone 或 str, 可选

可以是 ‘real’，‘complex’，‘pattern’ 或 ‘integer’。

precisionNone 或 int, 可选

用于显示实数或复数值的位数。

symmetryNone 或 str, 可选

可以是 ‘AUTO’，‘general’，‘symmetric’，‘skew-symmetric’ 或 ‘hermitian’。如果 symmetry 为 None，则 'a' 的对称类型由其值确定。如果 symmetry 为 ‘AUTO’，则 'a' 的对称类型由 mmwrite 自行决定或设置为 ‘general’。

返回:
None

说明

在 1.12.0 版本中更改: C++ 实现。

示例

>>> from io import BytesIO
>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse import coo_array
>>> from scipy.io import mmwrite

将小型 NumPy 数组写入 matrix market 文件。该文件将以 'array' 格式写入。

>>> a = np.array([[1.0, 0, 0, 0], [0, 2.5, 0, 6.25]])
>>> target = BytesIO()
>>> mmwrite(target, a)
>>> print(target.getvalue().decode('latin1'))
%%MatrixMarket matrix array real general
%
2 4
1
0
0
2.5
0
0
0
6.25

向输出文件添加注释，并将精度设置为 3。

>>> target = BytesIO()
>>> mmwrite(target, a, comment='\n Some test data.\n', precision=3)
>>> print(target.getvalue().decode('latin1'))
%%MatrixMarket matrix array real general
%
% Some test data.
%
2 4
1.00e+00
0.00e+00
0.00e+00
2.50e+00
0.00e+00
0.00e+00
0.00e+00
6.25e+00

在调用 mmwrite 之前转换为稀疏矩阵。这将导致输出格式为 'coordinate' 而不是 'array'。

>>> target = BytesIO()
>>> mmwrite(target, coo_array(a), precision=3)
>>> print(target.getvalue().decode('latin1'))
%%MatrixMarket matrix coordinate real general
%
2 4 3
1 1 1.00e+00
2 2 2.50e+00
2 4 6.25e+00

将复 Hermitian 数组写入 matrix market 文件。请注意，实际上只有六个值被写入文件；其他值由对称性暗示。

>>> z = np.array([[3, 1+2j, 4-3j], [1-2j, 1, -5j], [4+3j, 5j, 2.5]])
>>> z
array([[ 3. +0.j,  1. +2.j,  4. -3.j],
       [ 1. -2.j,  1. +0.j, -0. -5.j],
       [ 4. +3.j,  0. +5.j,  2.5+0.j]])

>>> target = BytesIO()
>>> mmwrite(target, z, precision=2)
>>> print(target.getvalue().decode('latin1'))
%%MatrixMarket matrix array complex hermitian
%
3 3
3.0e+00 0.0e+00
1.0e+00 -2.0e+00
4.0e+00 3.0e+00
1.0e+00 0.0e+00
0.0e+00 5.0e+00
2.5e+00 0.0e+00

此方法是多线程的。默认线程数等于系统中的 CPU 数量。使用 threadpoolctl 来覆盖。

>>> import threadpoolctl
>>>
>>> target = BytesIO()
>>> with threadpoolctl.threadpool_limits(limits=2):
...     mmwrite(target, a)
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