scipy.sparse.dok_matrix¶

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

基于稀疏矩阵的键字典。

这是一种用于增量构造稀疏矩阵的有效结构。

这可以通过几种方式实例化：

DOK_矩阵(D): 具有稠密的矩阵，D
DOK_矩阵(S): 具有稀疏矩阵S
DOK_矩阵((M，N)， [数据类型] ): 使用初始形状(M，N)创建矩阵dtype是可选的，默认为dtype=‘d’

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。

允许对单个元素进行高效的O(1)访问。不允许重复。一旦构造就可以有效地转换成COO_矩阵。

示例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse import dok_matrix
>>> S = dok_matrix((5, 5), dtype=np.float32)
>>> for i in range(5):
...     for j in range(5):
...         S[i, j] = i + j    # Update element

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。

方法：

`__len__` \()	返回镜头(自身)。
`__mul__` \(其他)	解释其他并调用以下任一
`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。
`clear` \()
`conj` \([copy] )	元素复数共轭。
`conjtransp` \()	返回共轭转置。
`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
`diagonal` \([k] )	返回矩阵的第k条对角线。
`dot` \(其他)	普通点积
`fromkeys` \(可迭代[, value] )	创建一个新字典，其中关键字来自可迭代，值设置为Value。
`get` \(密钥[, default] )	这重写了dic.get方法，提供了类型检查，但在其他方面提供了等效的功能。
`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。
`items` \()
`keys` \()
`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
`pop` \(密钥[, default] )	如果未找到密钥，则返回默认值(如果给定)，否则引发KeyError
`popitem` \(/)	删除(键、值)对并将其作为2元组返回。
`power` \(n[, dtype] )	以元素为基础的力量。
`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`
`set_shape` \(形状)	看见 reshape 。
`setdefault` \(密钥[, default] )	如果Key不在字典中，则插入值为Default的Key。
`setdiag` \(值[, k] )	设置阵列的对角或非对角元素。
`sum` \([axis, dtype, out] )	对给定轴上的矩阵元素求和。
`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。
`update` \([E, ] ** F)	如果E存在并且具有.keys()方法，则执行以下操作：for k in E：d [k] =E [k] 如果E存在并且缺少.keys()方法，则会这样做：对于k，E：d中的v [k] =v在任何一种情况下，后跟：表示F：D中的k [k] =F [k]
`values` \()

__getitem__

scipy.sparse.dia_matrix.trunc

scipy.sparse.dok_matrix.__len__