scipy.sparse.

dok_array

class scipy.sparse.dok_array(arg1, shape=None, dtype=None, copy=False, *, maxprint=None)

基於鍵的字典的稀疏陣列。

這是一種有效率的結構，用於以遞增方式建構稀疏陣列。

這可以通過幾種方式實例化

dok_array(D)

其中 D 是一個 2-D ndarray

dok_array(S)

與另一個稀疏陣列或矩陣 S (等效於 S.todok())

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

建立具有初始形狀 (M,N) 的陣列，dtype 是可選的，預設為 dtype=’d’

註解

稀疏陣列可用於算術運算：它們支援加法、減法、乘法、除法和矩陣冪。

• 允許有效率的 O(1) 單獨元素存取。

• 不允許重複項。

• 一旦建構完成，可以有效率地轉換為 coo_array。

範例

在您的瀏覽器中試試看！

>>> 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

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屬性:

dtypedtype

陣列的資料類型

shape2-tuple

陣列的形狀

ndimint

維度數量 (這永遠是 2)

nnz

儲存值的數量，包括顯式零。

size

儲存值的數量。

T

轉置。

方法

__len__()	傳回 len(self)。
asformat(format[, copy])	以傳遞的格式傳回此陣列/矩陣。
astype(dtype[, casting, copy])	將陣列/矩陣元素轉換為指定的類型。
clear()
conj([copy])	元素級複數共軛。
conjtransp()	已棄用：傳回共軛轉置。
conjugate([copy])	元素級複數共軛。
copy()	傳回此陣列/矩陣的副本。
count_nonzero([axis])	非零條目的數量，等效於
diagonal([k])	傳回陣列/矩陣的第 k 條對角線。
dot(other)	普通的點積
fromkeys(iterable[, value])	建立一個新的字典，其鍵來自 iterable，值設定為 value。
get(key[, default])	這提供了具有類型檢查的 dict.get 方法功能
items()
keys()
maximum(other)	此陣列/矩陣與另一個陣列/矩陣之間的元素級最大值。
mean([axis, dtype, out])	計算沿指定軸的算術平均值。
minimum(other)	此陣列/矩陣與另一個陣列/矩陣之間的元素級最小值。
multiply(other)	另一個陣列/矩陣的逐點乘法。
nonzero()	陣列/矩陣的非零索引。
pop(k[,d])	如果找不到鍵，則傳回預設值 (如果給定)；否則，引發 KeyError。
popitem()	移除並傳回 (鍵, 值) 對作為 2-tuple。
power(n[, dtype])	元素級冪。
reshape(self, shape[, order, copy])	為稀疏陣列/矩陣提供新的形狀，而不更改其資料。
resize(*shape)	就地將陣列/矩陣調整為 shape 給定的維度
setdefault(key[, default])	如果鍵不在字典中，則插入具有預設值的鍵。
setdiag(values[, k])	設定陣列/矩陣的對角線或非對角線元素。
sum([axis, dtype, out])	將陣列/矩陣元素沿給定軸求和。
toarray([order, out])	傳回此稀疏陣列/矩陣的密集 ndarray 表示形式。
tobsr([blocksize, copy])	將此陣列/矩陣轉換為區塊稀疏行格式。
tocoo([copy])	將此陣列/矩陣轉換為座標格式。
tocsc([copy])	將此陣列/矩陣轉換為壓縮稀疏列格式。
tocsr([copy])	將此陣列/矩陣轉換為壓縮稀疏行格式。
todense([order, out])	傳回此稀疏陣列的密集表示形式。
todia([copy])	將此陣列/矩陣轉換為稀疏對角線格式。
todok([copy])	將此陣列/矩陣轉換為鍵的字典格式。
tolil([copy])	將此陣列/矩陣轉換為列表的列表格式。
trace([offset])	傳回沿稀疏陣列/矩陣對角線的總和。
transpose([axes, copy])	反轉稀疏陣列/矩陣的維度。
update([E, ]**F)	如果 E 存在且具有 .keys() 方法，則執行：for k in E: D[k] = E[k] 如果 E 存在且缺少 .keys() 方法，則執行：for k, v in E: D[k] = v 在任一情況下，接著執行：for k in F: D[k] = F[k]
values()

__getitem__
__mul__