scipy稀疏数组dok_array如何使用

稀疏数组介绍

稀疏数组是一种数据结构，用于存储大量的零元素；相反，稠密数组存储着大量的非零元素以及零元素。在一些科学应用中，如图像传输、局部实性矩阵等，往往需要大量的零元素，为了节约内存空间，就需要使用稀疏矩阵来存储这些零元素。稀疏矩阵有不同的存储格式，如COO、CSC、CSR、DIA、DOK等格式，每种格式都有其优缺点。DOK格式的稀疏矩阵类是scipy.sparse.dok_matrix

import scipy.sparse as sp

a = sp.dok_matrix((5, 5), dtype=float)
print(a)

dok_array的使用

dok_array是一个字典的子类，用于表示稀疏矩阵，其中字典的键是行列索引对，取值是对应的数值。dok_matrix提供了多种方法，用来操作和获取矩阵中的元素，包括像数组一样的方式。下面是一些常见的方法：

设置元素的值

a[0, 1] = 2.0
a[1, 2] = 3.5
print(a)

获取元素的值

print(a[0, 1])
print(a[1, 2])

获取所有非零元素的坐标和值

print(a.items())

矩阵运算

稀疏矩阵支持一些常见的矩阵运算，如加、减、乘等，下面是一些示例：

稀疏矩阵加法

b = sp.dok_matrix((5, 5), dtype=float)
b[0, 1] = 1.0
b[2, 3] = 4.0
c = a + b
print(c)

稀疏矩阵减法

d = a - b
print(d)

稀疏矩阵乘法

e = a.dot(b)
print(e)

总结

dok_array是scipy.sparse模块中提供的一种数据结构，用于表示稀疏矩阵。它是一种字典的子类，支持多种常见的稀疏矩阵操作，如加减乘等。使用dok_array时需要注意，它为稀疏矩阵提供了高效而灵活的存储方式，但相比于密集数组，稀疏数组运算的效率有时会降低，需要根据具体应用场景进行选择。