scipy.sparse.

rand#

scipy.sparse.rand(m, n, density=0.01, format='coo', dtype=None, rng=None)[source]#

產生具有給定形狀和密度的均勻分佈值的稀疏矩陣。

警告

此函數返回一個稀疏矩陣 – 而不是稀疏陣列。建議您使用 random_array 以利用稀疏陣列功能。

參數:

m, nint

矩陣的形狀

densityreal, optional

生成矩陣的密度：密度等於 1 表示完整矩陣，密度為 0 表示沒有非零項目的矩陣。

formatstr, optional

稀疏矩陣格式。

dtypedtype, optional

返回的矩陣值的類型。

rng{None, int, numpy.random.Generator}, optional

如果通過關鍵字傳遞 rng，則 numpy.random.Generator 以外的類型會傳遞給 numpy.random.default_rng 以實例化 Generator。如果 rng 已經是 Generator 實例，則使用提供的實例。指定 rng 以獲得可重複的函數行為。

如果此參數通過位置傳遞，或 random_state 通過關鍵字傳遞，則參數 random_state 適用舊版行為

如果 random_state 為 None (或 numpy.random)，則使用 numpy.random.RandomState 單例。
如果 random_state 是一個整數，則使用新的 RandomState 實例，並以 random_state 作為種子。
如果 random_state 已經是 Generator 或 RandomState 實例，則使用該實例。

變更於 1.15.0 版本：作為從使用 numpy.random.RandomState 過渡到 numpy.random.Generator 的 SPEC-007 過渡的一部分，此關鍵字已從 random_state 變更為 rng。在過渡期間，這兩個關鍵字將繼續有效，但一次只能指定一個。在過渡期之後，使用 random_state 關鍵字的函數呼叫將發出警告。上面概述了 random_state 和 rng 的行為，但在新程式碼中應僅使用 rng 關鍵字。

返回:

res稀疏矩陣

參見

random: 類似的函數，允許自訂隨機資料取樣器
random_array: 類似於 random() 但返回稀疏陣列

筆記

目前僅支援浮點類型。

範例

>>> from scipy.sparse import rand
>>> matrix = rand(3, 4, density=0.25, format="csr", rng=42)
>>> matrix
<Compressed Sparse Row sparse matrix of dtype 'float64'
    with 3 stored elements and shape (3, 4)>
>>> matrix.toarray()
array([[0.05641158, 0.        , 0.        , 0.65088847],  # random
       [0.        , 0.        , 0.        , 0.14286682],
       [0.        , 0.        , 0.        , 0.        ]])