本文简要介绍 python 语言中 scipy.sparse.csc_array
的用法。
用法:
class scipy.sparse.csc_array(arg1, shape=None, dtype=None, copy=False)#
压缩稀疏列数组。
- csc_array(D)
其中 D 是二维 ndarray
- csc_array(S)
与另一个稀疏数组或矩阵 S (相当于 S.tocsc())
- csc_array((M, N), [dtype])
构造一个形状为 (M, N) 的空数组 dtype 是可选的,默认为 dtype='d'。
- csc_array((数据, (row_ind, col_ind)), [形状=(M, N)])
其中
data
、row_ind
和col_ind
满足关系a[row_ind[k], col_ind[k]] = data[k]
。- csc_array((数据,索引,indptr),[形状=(M,N)])
是标准 CSC 表示形式,其中第 i 列的行索引存储在
indices[indptr[i]:indptr[i+1]]
中,它们相应的值存储在data[indptr[i]:indptr[i+1]]
中。如果未提供形状参数,则从索引数组推断数组维度。
这可以通过多种方式实例化::
注意:
稀疏数组可用于算术运算:它们支持加法、减法、乘法、除法和矩阵幂。
高效算术运算 CSC + CSC、CSC * CSC 等
高效的列切片
快速矩阵向量积(CSR、BSR 可能更快)
慢行切片操作(考虑 CSR)
稀疏结构的更改代价高昂(考虑 LIL 或 DOK)
在每一列中,索引按行排序。
没有重复的条目。
CSC 格式的优点:
CSC格式的缺点:
规范格式:
例子:
>>> import numpy as np >>> from scipy.sparse import csc_array >>> csc_array((3, 4), dtype=np.int8).toarray() array([[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]], dtype=int8)
>>> row = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2]) >>> col = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) >>> data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> csc_array((data, (row, col)), shape=(3, 3)).toarray() array([[1, 0, 4], [0, 0, 5], [2, 3, 6]])
>>> indptr = np.array([0, 2, 3, 6]) >>> indices = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2]) >>> data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> csc_array((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray() array([[1, 0, 4], [0, 0, 5], [2, 3, 6]])
- dtype: 类型
数组的数据类型
shape
2元组阵列的形状。
- ndim: int
维数(始终为 2)
nnz
存储值的数量,包括显式零。
size
存储值的数量。
- data:
数组的CSC格式数据数组
- indices:
CSC格式数组的索引数组
- indptr:
CSC格式数组的索引指针数组
has_sorted_indices
索引是否排序
has_canonical_format
数组/矩阵是否具有排序索引并且没有重复项
T
转置。
属性 ::
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注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.sparse.csc_array。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。