scipy.sparse.

dia_matrix

class scipy.sparse.dia_matrix(arg1, shape=None, dtype=None, copy=False)

带有对角存储的稀疏矩阵。

这可以通过几种方式实例化：

dia_matrix(D)

其中 D 是一个 2-D ndarray

dia_matrix(S)

与另一个稀疏数组或矩阵 S 结合（相当于 S.todia()）

dia_matrix((M, N), [dtype])

要构造一个形状为 (M, N) 的空矩阵，dtype 是可选的，默认为 dtype=’d’。

dia_matrix((数据, 偏移量), 形状=(M, N))

其中 data[k,:] 存储了对角线 offsets[k] 的对角线元素（见下例）

属性:

dtypedtype

矩阵的数据类型

shape2元组

矩阵的形状

ndim整数

维度数量（这总是2）

nnz

存储值的数量，包括显式零。

size

存储值的数量。

数据

DIA 格式矩阵的数据数组

偏移量

DIA 格式矩阵的偏移数组

T

转置。

方法

__len__()
__mul__(other)
arcsin()	逐元素反正弦。
arcsinh()	逐元素的反双曲正弦函数。
arctan()	逐元素计算反正切。
arctanh()	逐元素计算反双曲正切。
asformat(format[, copy])	以传递的格式返回此数组/矩阵。
asfptype()	将矩阵向上转换为浮点格式（如果需要）
astype(dtype[, casting, copy])	将数组/矩阵元素转换为指定类型。
ceil()	逐元素向上取整。
conj([copy])	逐元素复共轭。
conjugate([copy])	逐元素复共轭。
copy()	返回此数组/矩阵的副本。
count_nonzero()	非零条目的数量，相当于
deg2rad()	逐元素的度到弧度转换。
diagonal([k])	返回数组/矩阵的第 k 个对角线。
dot(other)	普通点积
expm1()	逐元素计算 expm1。
floor()	逐元素取整。
getH()	返回此矩阵的厄米转置。
get_shape()	获取矩阵的形状
getcol(j)	返回矩阵的第 j 列的副本，作为一个 (m x 1) 的稀疏矩阵（列向量）。
getformat()	矩阵存储格式
getmaxprint()	打印时显示的最大元素数量。
getnnz([axis])	存储值的数量，包括显式零。
getrow(i)	返回矩阵第 i 行的副本，作为一个 (1 x n) 的稀疏矩阵（行向量）。
log1p()	逐元素计算 log1p。
maximum(other)	此数组/矩阵与另一个数组/矩阵之间的逐元素最大值。
mean([axis, dtype, out])	计算指定轴上的算术平均值。
minimum(other)	此数组/矩阵与另一个数组/矩阵之间的逐元素最小值。
multiply(other)	逐点乘以另一个数组/矩阵。
nonzero()	数组/矩阵的非零索引。
power(n[, dtype])	此函数执行逐元素幂运算。
rad2deg()	逐元素的 rad2deg 转换。
reshape(self, shape[, order, copy])	在不改变其数据的情况下，给稀疏数组/矩阵赋予一个新的形状。
resize(*shape)	将数组/矩阵就地调整为 shape 给定的尺寸
rint()	逐元素取整。
set_shape(shape)	就地设置矩阵的形状
setdiag(values[, k])	设置数组/矩阵的对角线或非对角线元素。
sign()	逐元素符号。
sin()	逐元素正弦。
sinh()	逐元素的双曲正弦函数。
sqrt()	逐元素平方根。
sum([axis, dtype, out])	对数组/矩阵元素沿指定轴求和。
tan()	逐元素的 tan 函数。
tanh()	逐元素 tanh。
toarray([order, out])	返回此稀疏数组/矩阵的密集 ndarray 表示形式。
tobsr([blocksize, copy])	将此数组/矩阵转换为块稀疏行格式。
tocoo([copy])	将此数组/矩阵转换为 COOrdinate 格式。
tocsc([copy])	将此数组/矩阵转换为压缩稀疏列格式。
tocsr([copy])	将此数组/矩阵转换为压缩稀疏行格式。
todense([order, out])	返回此稀疏数组/矩阵的密集表示。
todia([copy])	将此数组/矩阵转换为稀疏对角格式。
todok([copy])	将此数组/矩阵转换为字典键格式。
tolil([copy])	将此数组/矩阵转换为列表的列表格式。
trace([offset])	返回稀疏数组/矩阵对角线上的和。
transpose([axes, copy])	反转稀疏数组/矩阵的维度。
trunc()	逐元素截断。

注释

稀疏矩阵可以用于算术运算：它们支持加法、减法、乘法、除法和矩阵幂运算。

示例

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>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse import dia_matrix
>>> dia_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray()
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=int8)

>>> data = np.array([[1, 2, 3, 4]]).repeat(3, axis=0)
>>> offsets = np.array([0, -1, 2])
>>> dia_matrix((data, offsets), shape=(4, 4)).toarray()
array([[1, 0, 3, 0],
       [1, 2, 0, 4],
       [0, 2, 3, 0],
       [0, 0, 3, 4]])

>>> from scipy.sparse import dia_matrix
>>> n = 10
>>> ex = np.ones(n)
>>> data = np.array([ex, 2 * ex, ex])
>>> offsets = np.array([-1, 0, 1])
>>> dia_matrix((data, offsets), shape=(n, n)).toarray()
array([[2., 1., 0., ..., 0., 0., 0.],
       [1., 2., 1., ..., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 2., ..., 0., 0., 0.],
       ...,
       [0., 0., 0., ..., 2., 1., 0.],
       [0., 0., 0., ..., 1., 2., 1.],
       [0., 0., 0., ..., 0., 1., 2.]])

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