scipy稀疏数组dok_array的具体使用

dok_array

dok数组就是通过键值对存储的数组，其中key就是矩阵中的坐标元组，value就是对应坐标中的值，是最容易理解的稀疏矩阵存储方案。

>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse import dok_array
>>> dok = dok_array((5, 5), dtype=np.float32)
>>> for i in range(5):
...     for j in range(5):
...         dok[i, j] = i + j    # Update element
...
>>> print(dok.toarray())
[[0. 1. 2. 3. 4.]
 [1. 2. 3. 4. 5.]
 [2. 3. 4. 5. 6.]
 [3. 4. 5. 6. 7.]
 [4. 5. 6. 7. 8.]]

得到结果为

从上面的代码来看，其等价形式如下，唯一的区别是，对于一个全0的矩阵，array必须将所有0都存储下来，而dok数组可以不存储任何有效值。但对于全都不是0的矩阵，dok除了存储矩阵的值之外，还要将矩阵的坐标重新写一边，相当于数据量翻了三倍。

>>> Z = np.zeros([5,5])
>>> for i in range(5):
...     for j in range(5):
...         Z[i, j] = i + j    # Update element
...
>>> print(Z)
[[0. 1. 2. 3. 4.]
 [1. 2. 3. 4. 5.]
 [2. 3. 4. 5. 6.]
 [3. 4. 5. 6. 7.]
 [4. 5. 6. 7. 8.]]

初始化方案

dok仅支持三种初始化方案：

• dok_array(D) D是一个稀疏数组或2 × D 2\times D2×D数组
• dok_array(S) S是另一种稀疏数组。
• dok_array((M, N),dtype='d') 创建一个shape为( M , N ) (M, N)(M,N)的空数组，dtype为数据类型

内置方法

稀疏数组在计算上并不便捷，所以dok_array中内置了下列函数，可以高效地完成计算。

函数expm1, log1p, sqrt, pow, sign三角函数sin, tan, arcsin, arctan, deg2rad, rad2deg双曲函数sinh, tanh, arcsinh, arctanh索引getcol, getrow, nonzero, argmax, argmin, max, min舍入ceil, floor, trunc变换conj, conjugate, getH统计count_nonzero, getnnz, mean, sum矩阵diagonal, trace获取属性get_shape, getformat计算比较multiply, dot, maximum, minimum转换asformat, asfptype, astype, toarray, todense转换tobsr, tocoo, tocsc, tocsr, todia, todok, tolil更改维度set_shape, reshape, resize, transpose排序sort_indices, sorted_indices移除元素eliminate_zeros, prune, sum_duplicates其他copy, check_format, getmaxprint, rint, setdiag

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