scipy稀疏數(shù)組dok_array的具體使用
dok_array
dok數(shù)組就是通過(guò)鍵值對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)組，其中key就是矩陣中的坐標(biāo)元組，value就是對(duì)應(yīng)坐標(biāo)中的值，是最容易理解的稀疏矩陣存儲(chǔ)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.]]
得到結(jié)果為
從上面的代碼來(lái)看，其等價(jià)形式如下，唯一的區(qū)別是，對(duì)于一個(gè)全0的矩陣，array必須將所有0都存儲(chǔ)下來(lái)，而dok數(shù)組可以不存儲(chǔ)任何有效值。但對(duì)于全都不是0的矩陣，dok除了存儲(chǔ)矩陣的值之外，還要將矩陣的坐標(biāo)重新寫一邊，相當(dāng)于數(shù)據(jù)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僅支持三種初始化方案：
- dok_array(D) D是一個(gè)稀疏數(shù)組或2 × D 2\times D2×D數(shù)組
- dok_array(S) S是另一種稀疏數(shù)組。
- dok_array((M, N),dtype='d') 創(chuàng)建一個(gè)shape為( M , N ) (M, N)(M,N)的空數(shù)組，dtype為數(shù)據(jù)類型
內(nèi)置方法
稀疏數(shù)組在計(jì)算上并不便捷，所以dok_array中內(nèi)置了下列函數(shù)，可以高效地完成計(jì)算。
| 函數(shù) | expm1, log1p, sqrt, pow, sign |
| 三角函數(shù) | sin, tan, arcsin, arctan, deg2rad, rad2deg |
| 雙曲函數(shù) | sinh, tanh, arcsinh, arctanh |
| 索引 | getcol, getrow, nonzero, argmax, argmin, max, min |
| 舍入 | ceil, floor, trunc |
| 變換 | conj, conjugate, getH |
| 統(tǒng)計(jì) | count_nonzero, getnnz, mean, sum |
| 矩陣 | diagonal, trace |
| 獲取屬性 | get_shape, getformat |
| 計(jì)算比較 | multiply, dot, maximum, minimum |
| 轉(zhuǎn)換 | asformat, asfptype, astype, toarray, todense |
| 轉(zhuǎn)換 | tobsr, tocoo, tocsc, tocsr, todia, todok, tolil |
| 更改維度 | 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 |
到此這篇關(guān)于scipy稀疏數(shù)組dok_array的具體使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)scipy稀疏數(shù)組dok_array內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關(guān)文章
Selenium webdriver添加cookie實(shí)現(xiàn)過(guò)程詳解
這篇文章主要介紹了Selenium webdriver添加cookie實(shí)現(xiàn)過(guò)程詳解,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-08-08
Python結(jié)合多線程與協(xié)程實(shí)現(xiàn)高效異步請(qǐng)求處理
在現(xiàn)代Web開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)處理中,高效處理HTTP請(qǐng)求是關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一,本文將結(jié)合Python異步IO（asyncio）和多線程技術(shù),探討如何優(yōu)化請(qǐng)求處理邏輯,解決常見(jiàn)的線程事件循環(huán)問(wèn)題,有需要的小伙伴可以根據(jù)需求進(jìn)行選擇2025-04-04
Python 200行代碼實(shí)現(xiàn)一個(gè)滑動(dòng)驗(yàn)證碼過(guò)程詳解
這篇文章主要介紹了Python 200行代碼實(shí)現(xiàn)一個(gè)滑動(dòng)驗(yàn)證碼過(guò)程詳解，各種各樣的驗(yàn)證碼，比較高級(jí)的有滑動(dòng)、點(diǎn)選等樣式，看起來(lái)好像挺復(fù)雜的，但實(shí)際上它們的核心原理還是還是很清晰的，本文章大致說(shuō)明下這些驗(yàn)證碼的原理以及帶大家實(shí)現(xiàn)一個(gè)滑動(dòng)驗(yàn)證碼2019-07-07
今天小編就為大家分享一篇python實(shí)現(xiàn)字典嵌套列表取值，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2019-12-12
使用python把xmind轉(zhuǎn)換成excel測(cè)試用例的實(shí)現(xiàn)代碼
這篇文章主要介紹了使用python把xmind轉(zhuǎn)換成excel測(cè)試用例的實(shí)現(xiàn)代碼，本文給大家介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下2020-10-10
OpenCV+Python--RGB轉(zhuǎn)HSI的實(shí)現(xiàn)
今天小編就為大家分享一篇OpenCV+Python--RGB轉(zhuǎn)HSI的實(shí)現(xiàn)，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2019-11-11
這篇文章主要介紹了Python面向?qū)ο骳lass類屬性及子類用法,結(jié)合實(shí)例形式較為詳細(xì)的分析了Python面向?qū)ο缶幊讨衏lass類屬性的訪問(wèn)、修改、刪除操作及子類的相關(guān)使用技巧,需要的朋友可以參考下2018-02-02
python實(shí)現(xiàn)自動(dòng)生成SQL語(yǔ)句
在數(shù)據(jù)處理和管理中,SQL（Structured?Query?Language）是一種非常重要的語(yǔ)言,本文主要介紹了如何使用python實(shí)現(xiàn)自動(dòng)生成SQL語(yǔ)句,需要的可以參考下2024-04-04
這篇文章主要介紹了python?OpenCV圖像直方圖處理，文章通過(guò)matplotlib畫一個(gè)直方圖展開(kāi)詳情，具有一定的參考價(jià)值，需要的小伙伴可以參考一下2022-06-06
python常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)集合詳解
這篇文章主要介紹了python常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)集合詳解，文章圍繞主題展開(kāi)詳細(xì)的內(nèi)容介紹，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴可以參考一下，希望對(duì)你的學(xué)習(xí)有所幫助2022-08-08