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scipy.sparse.

dok_array#

class scipy.sparse.dok_array(arg1, shape=None, dtype=None, copy=False, *, maxprint=None)[源代码]#

基于键的字典的稀疏数组。

这是一种用于增量构建稀疏数组的高效结构。

可以通过以下几种方式实例化：
dok_array(D)

其中 D 是一个 2 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])

创建具有初始形状 (M,N) 的数组，dtype 是可选的，默认为 dtype='d'

注意

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。

  • 允许高效的 O(1) 访问单个元素。

  • 不允许重复。

  • 构造完成后，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

存储值的数量。

T

转置。

方法

__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/矩阵元素转换为指定的类型。

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([axis])

非零条目的数量，等效于

diagonal([k])

返回数组/矩阵的第 k 个对角线。

dot(other)

普通点积

fromkeys(iterable[, value])

创建一个新字典，其键来自 iterable，值设置为 value。

get(key[, default])

这提供了具有类型检查的 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)

按另一个数组/矩阵进行点乘。

nonzero()

数组/矩阵的非零索引。

pop(k[,d])

如果找不到键，则返回给定的默认值；否则，引发 KeyError。

popitem()

删除并返回一个 (键, 值) 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，而不更改其数据。

resize(*shape)

将数组/矩阵就地调整为 shape 给定的维度

setdefault(key[, default])

如果键不在字典中，则插入一个值为 default 的键。

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/矩阵的密集 ndarray 表示形式。

tobsr([blocksize, copy])

将此数组/矩阵转换为分块稀疏行格式。

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])

返回此稀疏数组的密集表示形式。

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/矩阵转换为列表的列表格式。

trace([offset])

返回稀疏数组/矩阵的对角线之和。

transpose([axes, copy])

反转稀疏数组/矩阵的维度。

update([E, ]**F)

如果 E 存在且具有 .keys() 方法，则执行：for k in E: D[k] = E[k] 如果 E 存在且缺少 .keys() 方法，则执行：for k, v in E: D[k] = v 在任一情况下，之后执行：for k in F: D[k] = F[k]

values()

__getitem__

__mul__
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