lil_matrix#
- 类 scipy.sparse.lil_matrix(arg1, shape=无, dtype=无, copy=错误)[源代码]#
基于行的列表列表稀疏矩阵。
这是一用于以增量方式构建稀疏矩阵的结构。请注意，插入单个项可能在最坏情况下变成线性时间；为了高效构造矩阵，请确保按索引对这些项进行预排序，每行一个。
- 此项可以用以下几种方法实例化
- lil_matrix(D)
其中 D 是一个 2-D ndarray
- lil_matrix(S)
与另一个稀疏数组或矩阵 S（等于 S.tolil()）一起使用
- lil_matrix((M, N), [dtype])
用于构造一个形状为 (M, N) 的空矩阵，dtype 是可选的，默认为 dtype=’d’。
注意
稀疏矩阵可用于算术运算中：它们支持加法、减法、乘法、除法和矩阵幂。
- LIL 格式的优势
支持灵活切片
对矩阵稀疏性结构进行更改是高效的
- LIL 格式的劣势
LIL + LIL 的算术运算很慢（考虑使用 CSR 或 CSC）
慢列切片（考虑使用 CSC）
慢矩阵向量乘积（考虑使用 CSR 或 CSC）
- 预期用途
LIL 是构建稀疏矩阵的便利格式
在构建矩阵后，转换为 CSR 或 CSC 格式以获得快速的算术运算和矩阵向量操作
在构建大型矩阵时考虑使用 COO 格式
- 数据结构
行阵列 (
self.rows)，每行都是非零元素的列索引的有序列表。对应的非零值以类似方式存储在
self.data中。
- 属性:
方法
__len__()__mul__(other)asformat(format[, copy])以传递的格式返回此数组/矩阵。
asfptype()如有必要，上转型矩阵为浮点数格式
astype(dtype[, casting, copy])将数组/矩阵元素强制转换为指定类型。
conj([copy])逐元素复共轭。
conjugate([copy])逐元素复共轭。
copy()返回此数组/矩阵的副本。
非零项数，相当于
diagonal([k])返回数组/矩阵的 kth 对角线。
点(其他)普通的点积
getH()返回此矩阵的共轭转置。
获取矩阵的形状
获取列(j)返回矩阵的 j 列的副本，作为 (m x 1) 稀疏矩阵（列向量）。
矩阵存储格式
打印时要显示的最大元素数。
获取非零元素个数([轴])已存储值的数量（包括显式零）。
获取行(i)返回矩阵的 i 行的副本，作为 (1 x n) 稀疏矩阵（行向量）。
获取行视图(i)返回第 'i' 行的视图（无需复制）。
最大值(其他)自身和另一个数组/矩阵之间的元素级最大值。
平均值([轴, 数据类型, 输出])计算沿指定轴的算术平均值。
最小值(其他)自身和另一个数组/矩阵之间的元素级最小值。
乘(其他)点对点乘以另一个数组/矩阵。
nonzero()数组/矩阵的非零索引。
幂(n[, 数据类型])元素级幂。
重新塑形(self, 形状[, 顺序, 复制])赋予稀疏数组/矩阵一个新形状，而不更改其数据。
调整大小(*形状)调整数组/矩阵的尺寸，使之符合
shape给出的尺寸set_shape(shape)原地修改矩阵尺寸
setdiag(values[, k])设置数组/矩阵的对角线或非对角线元素。
sum([axis, dtype, out])通过给定轴对数组/矩阵元素求和。
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/矩阵转换为词典键格式。
tolil([copy])将此数组/矩阵转换成列表的列表格式。
trace([offset])返回稀疏数组/矩阵对角线之和。
transpose([axes, copy])颠倒稀疏数组/矩阵的维度。
__getitem__