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scipy稀疏數(shù)組dok_array的具體使用

 更新時間:2023年02月23日 09:24:56   作者:微小冷  
本文主要介紹了scipy稀疏數(shù)組dok_array的具體使用,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

dok_array

dok數(shù)組就是通過鍵值對存儲的數(shù)組,其中key就是矩陣中的坐標(biāo)元組,value就是對應(yīng)坐標(biāo)中的值,是最容易理解的稀疏矩陣存儲方案。

>>> 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.]]

得到結(jié)果為

從上面的代碼來看,其等價形式如下,唯一的區(qū)別是,對于一個全0的矩陣,array必須將所有0都存儲下來,而dok數(shù)組可以不存儲任何有效值。但對于全都不是0的矩陣,dok除了存儲矩陣的值之外,還要將矩陣的坐標(biāo)重新寫一邊,相當(dāng)于數(shù)據(jù)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僅支持三種初始化方案:

  • dok_array(D) D是一個稀疏數(shù)組或2 × D 2\times D2×D數(shù)組
  • dok_array(S) S是另一種稀疏數(shù)組。
  • dok_array((M, N),dtype='d') 創(chuàng)建一個shape為( M , N ) (M, N)(M,N)的空數(shù)組,dtype為數(shù)據(jù)類型

內(nèi)置方法

稀疏數(shù)組在計算上并不便捷,所以dok_array中內(nèi)置了下列函數(shù),可以高效地完成計算。

函數(shù)expm1, log1p, sqrt, pow, sign
三角函數(shù)sin, tan, arcsin, arctan, deg2rad, rad2deg
雙曲函數(shù)sinh, tanh, arcsinh, arctanh
索引getcol, getrow, nonzero, argmax, argmin, max, min
舍入ceil, floor, trunc
變換conj, conjugate, getH
統(tǒng)計count_nonzero, getnnz, mean, sum
矩陣diagonal, trace
獲取屬性get_shape, getformat
計算比較multiply, dot, maximum, minimum
轉(zhuǎn)換asformat, asfptype, astype, toarray, todense
轉(zhuǎn)換tobsr, tocoo, tocsc, tocsr, todia, todok, tolil
更改維度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

到此這篇關(guān)于scipy稀疏數(shù)組dok_array的具體使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)scipy稀疏數(shù)組dok_array內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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