scipy.sparse.dia_matrix¶

class scipy.sparse.dia_matrix(arg1, shape=None, dtype=None, copy=False)[源代码]¶

具有对角存储的稀疏矩阵

这可以通过几种方式实例化：

直径矩阵(D): 具有密集的矩阵
直径矩阵(S): 具有另一个稀疏矩阵S(等价于S.todia())
直径矩阵((M，N)， [数据类型] ): 要构造形状为(M，N)的空矩阵，dtype是可选的，默认为dtype=‘d’。
DIA_MATRIX((数据，偏移)，形状=(M，N)): 其中 data[k,:] 存储对角线的对角线条目 offsets[k] (请参见下面的示例)

注意事项

稀疏矩阵可用于算术运算：它们支持加、减、乘、除和矩阵幂。

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse import dia_matrix
>>> dia_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray()
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=int8)

>>> data = np.array([[1, 2, 3, 4]]).repeat(3, axis=0)
>>> offsets = np.array([0, -1, 2])
>>> dia_matrix((data, offsets), shape=(4, 4)).toarray()
array([[1, 0, 3, 0],
       [1, 2, 0, 4],
       [0, 2, 3, 0],
       [0, 0, 3, 4]])

>>> from scipy.sparse import dia_matrix
>>> n = 10
>>> ex = np.ones(n)
>>> data = np.array([ex, 2 * ex, ex])
>>> offsets = np.array([-1, 0, 1])
>>> dia_matrix((data, offsets), shape=(n, n)).toarray()
array([[2., 1., 0., ..., 0., 0., 0.],
       [1., 2., 1., ..., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 2., ..., 0., 0., 0.],
       ...,
       [0., 0., 0., ..., 2., 1., 0.],
       [0., 0., 0., ..., 1., 2., 1.],
       [0., 0., 0., ..., 0., 1., 2.]])

属性

dtype数据类型: 矩阵的数据类型
shape2元组: 获得矩阵的形状。
ndim集成: 维数(该值始终为2)
nnz: 存储值的数量，包括显式零。
data: DIA格式的矩阵数据数组
offsets: DIA格式矩阵的偏移量数组

方法：

`__len__` \()
`__mul__` \(其他)	解释其他并调用以下任一
`arcsin` \()	基于元素的反正弦。
`arcsinh` \()	以元素为单位的反正弦。
`arctan` \()	基于元素的弧线。
`arctanh` \()	以元素为单位的弧度。
`asformat` \(格式[, copy] )	以传递的格式返回此矩阵。
`asfptype` \()	将矩阵向上转换为浮点格式(如有必要)
`astype` \(dtype[, casting, copy] )	将矩阵元素强制转换为指定类型。
`ceil` \()	按元素排列的单元格。
`conj` \([copy] )	元素复数共轭。
`conjugate` \([copy] )	元素复数共轭。
`copy` \()	返回此矩阵的副本。
`count_nonzero` \()	非零条目数，相当于
`deg2rad` \()	元素方向的de2rad。
`diagonal` \([k] )	返回矩阵的第k条对角线。
`dot` \(其他)	普通点积
`expm1` \()	基于元素的表达式1。
`floor` \()	基于图元的楼板。
`getH` \()	返回此矩阵的厄米转置。
`get_shape` \()	获得矩阵的形状。
`getcol` \(J)	以(M X 1)稀疏矩阵(列向量)的形式返回矩阵第j列的副本。
`getformat` \()	矩阵表示形式为字符串的格式。
`getmaxprint` \()	打印时显示的最大元素数。
`getnnz` \([axis] )	存储值的数量，包括显式零。
`getrow` \(i)	以(1 X N)稀疏矩阵(行向量)的形式返回矩阵第i行的副本。
`log1p` \()	基于元素的log1p。
`maximum` \(其他)	此矩阵与另一个矩阵之间的元素最大值。
`mean` \([axis, dtype, out] )	计算沿指定轴的算术平均值。
`minimum` \(其他)	此矩阵与另一个矩阵之间的元素最小值。
`multiply` \(其他)	另一个矩阵的逐点乘法
`nonzero` \()	非零折射率
`power` \(n[, dtype] )	此函数执行元素级电源。
`rad2deg` \()	基于元素的rad2deg。
`reshape` \(自身，形状[, order, copy] )	在不更改稀疏矩阵数据的情况下为其赋予新形状。
`resize` \(*形状)	就地调整矩阵大小至给定的尺寸 `shape`
`rint` \()	基于元素的Rint。
`set_shape` \(形状)	看见 reshape 。
`setdiag` \(值[, k] )	设置阵列的对角或非对角元素。
`sign` \()	以元素为基础的符号。
`sin` \()	基于元素的罪过。
`sinh` \()	基于元素的SINH。
`sqrt` \()	基于元素的sqrt。
`sum` \([axis, dtype, out] )	对给定轴上的矩阵元素求和。
`tan` \()	按元素晒黑。
`tanh` \()	基于元素的TANH。
`toarray` \([order, out] )	返回此矩阵的密集ndarray表示。
`tobsr` \([blocksize, copy] )	将此矩阵转换为挡路稀疏行格式。
`tocoo` \([copy] )	将此矩阵转换为坐标格式。
`tocsc` \([copy] )	将此矩阵转换为压缩的稀疏列格式。
`tocsr` \([copy] )	将此矩阵转换为压缩的稀疏行格式。
`todense` \([order, out] )	返回此矩阵的密集矩阵表示形式。
`todia` \([copy] )	将此矩阵转换为稀疏对角线格式。
`todok` \([copy] )	将此矩阵转换为键字典格式。
`tolil` \([copy] )	将此矩阵转换为列表列表格式。
`trace` \([offset] )	返回稀疏矩阵沿对角线的总和。
`transpose` \([axes, copy] )	反转稀疏矩阵的维数。
`trunc` \()	基于元素的主干。

scipy.sparse.csr_matrix.trunc

scipy.sparse.dia_matrix.__len__