lil_matrix#
- class scipy.sparse.lil_matrix(arg1, shape=None, dtype=None, copy=False, *, maxprint=None)[source]#
基於列的列表式稀疏矩陣。
這是一種用於逐步建構稀疏矩陣的結構。請注意，在最壞的情況下，插入單個項目可能需要線性時間；為了有效率地建構矩陣，請確保項目已按索引預先排序，每行。
- 這可以通過幾種方式實例化
- lil_matrix(D)
其中 D 是一個 2 維 ndarray
- lil_matrix(S)
使用另一個稀疏陣列或矩陣 S (等同於 S.tolil())
- lil_matrix((M, N), [dtype])
建構一個形狀為 (M, N) 的空矩陣，dtype 是可選的，預設為 dtype='d'。
注意
稀疏矩陣可用於算術運算：它們支持加法、減法、乘法、除法和矩陣冪。
- LIL 格式的優點
支援彈性切片
對矩陣稀疏結構的更改是有效率的
- LIL 格式的缺點
算術運算 LIL + LIL 速度較慢 (考慮 CSR 或 CSC)
列切片速度較慢 (考慮 CSC)
矩陣向量乘積速度較慢 (考慮 CSR 或 CSC)
- 預期用途
LIL 是一種方便的格式，用於建構稀疏矩陣
一旦矩陣建構完成，請轉換為 CSR 或 CSC 格式以獲得快速的算術和矩陣向量運算
在建構大型矩陣時，請考慮使用 COO 格式
- 資料結構
一個列陣列 (
self.rows)，其中每一列都是非零元素之列索引的排序列表。對應的非零值以類似的方式儲存在
self.data中。
- 屬性:
方法
__len__()__mul__(other)asformat(format[, copy])以傳遞的格式返回此陣列/矩陣。
asfptype()將矩陣向上轉換為浮點格式 (如有必要)
astype(dtype[, casting, copy])將陣列/矩陣元素轉換為指定的類型。
conj([copy])元素級複共軛。
conjugate([copy])元素級複共軛。
copy()返回此陣列/矩陣的副本。
count_nonzero([axis])非零條目的數量，等同於
diagonal([k])返回陣列/矩陣的第 k 條對角線。
dot(other)普通點積
getH()返回此矩陣的 Hermitian 轉置。
取得矩陣的形狀
getcol(j)返回矩陣第 j 列的副本，作為一個 (m x 1) 稀疏矩陣 (列向量)。
矩陣儲存格式
列印時要顯示的最大元素數量。
getnnz([axis])儲存值的數量，包括顯式零。
getrow(i)返回矩陣第 i 列的副本，作為一個 (1 x n) 稀疏矩陣 (行向量)。
getrowview(i)返回第 'i' 行的視圖 (不複製)。
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])沿指定軸計算算術平均值。
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)與另一個陣列/矩陣的點對點乘法。
nonzero()陣列/矩陣的非零索引。
power(n[, dtype])元素級冪。
reshape(self, shape[, order, copy])為稀疏陣列/矩陣賦予新的形狀，而不更改其資料。
resize(*shape)將陣列/矩陣就地調整為 shape 給定的維度
set_shape(shape)就地設定矩陣的形狀
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])返回此稀疏陣列/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])返回此稀疏矩陣的密集表示形式。
todia([copy])將此陣列/矩陣轉換為稀疏對角格式。
todok([copy])將此陣列/矩陣轉換為鍵字典格式。
tolil([copy])將此陣列/矩陣轉換為列表式格式。
trace([offset])返回稀疏陣列/矩陣沿對角線的總和。
transpose([axes, copy])反轉稀疏陣列/矩陣的維度。
__getitem__