Python SciPy sparse.bsr_array用法及代碼示例

本文簡要介紹 python 語言中 scipy.sparse.bsr_array 的用法。

用法:

class  scipy.sparse.bsr_array(arg1, shape=None, dtype=None, copy=False, blocksize=None)#

塊稀疏行格式稀疏數組。

這可以通過多種方式實例化：：

bsr_array(D, [blocksize=(R,C)])

其中 D 是二維 ndarray。

bsr_array(S, [blocksize=(R,C)])

與另一個稀疏數組或矩陣 S (相當於 S.tobsr())

bsr_array((M, N), [blocksize=(R,C), dtype])

構造一個形狀為 (M, N) 的空稀疏數組 dtype 是可選的，默認為 dtype=’d’。

bsr_array((data, ij), [blocksize=(R,C), shape=(M, N)])

其中data和ij滿足a[ij[0, k], ij[1, k]] = data[k]

bsr_array((數據，索引，indptr)，[形狀=(M，N)])

是標準 BSR 表示，其中第 i 行的塊列索引存儲在 indices[indptr[i]:indptr[i+1]] 中，它們對應的塊值存儲在 data[ indptr[i]: indptr[i+1] ] 中。如果未提供 shape 參數，則從索引數組推斷數組維度。

注意：

稀疏數組可用於算術運算：它們支持加法、減法、乘法、除法和矩陣冪。

BSR格式總結

塊稀疏行 (BSR) 格式與壓縮稀疏行 (CSR) 格式非常相似。 BSR 適用於具有密集子矩陣的稀疏矩陣，如下麵的最後一個示例。這種稀疏分塊矩陣經常出現在vector-valued有限元離散化中。在這種情況下，對於許多稀疏算術運算，BSR 比 CSR 和 CSC 更有效。

塊大小

塊大小 (R,C) 必須均勻劃分稀疏數組 (M,N) 的形狀。即，R和C必須滿足關係M % R = 0和N % C = 0。

如果沒有指定塊大小，則應用簡單的啟發式方法來確定適當的塊大小。

規範格式

在規範格式中，沒有重複的塊，並且索引按行排序。

例子：

>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse import bsr_array
>>> bsr_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, 0, 1, 2, 2, 2])
>>> col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
>>> data = np.array([1, 2, 3 ,4, 5, 6])
>>> bsr_array((data, (row, col)), shape=(3, 3)).toarray()
array([[1, 0, 2],
       [0, 0, 3],
       [4, 5, 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]).repeat(4).reshape(6, 2, 2)
>>> bsr_array((data,indices,indptr), shape=(6, 6)).toarray()
array([[1, 1, 0, 0, 2, 2],
       [1, 1, 0, 0, 2, 2],
       [0, 0, 0, 0, 3, 3],
       [0, 0, 0, 0, 3, 3],
       [4, 4, 5, 5, 6, 6],
       [4, 4, 5, 5, 6, 6]])

屬性 ：：

dtype： 類型

數組的數據類型

shape 2元組

陣列的形狀。

ndim： int

維數(始終為 2)

nnz

存儲值的數量，包括顯式零。

size

存儲值的數量。

data：

BSR格式數據數組的數組

indices：

BSR格式數組的索引數組

indptr：

BSR格式數組的索引指針數組

blocksize

矩陣的塊大小。

has_sorted_indices bool

索引是否排序

has_canonical_format bool

數組/矩陣是否具有排序索引並且沒有重複項

T

轉置。