cupyx.scipy.sparse.spmatrix

class cupyx.scipy.sparse.spmatrix(maxprint=50)

所有稀疏矩阵的基类。

参见 scipy.sparse.spmatrix

方法

__len__()

__iter__()

asformat(format)

以给定的稀疏格式返回此矩阵。

参数:

format (str or None) – 你需要的形式。

asfptype()

将矩阵向上转换为浮点格式。

当矩阵具有浮点类型时，该方法返回自身。否则，它会创建一个具有浮点类型和相同格式的副本。

返回:

一个浮点类型的矩阵。

返回类型:

cupyx.scipy.sparse.spmatrix

astype(t)

将数组转换为给定的数据类型。

参数:

t – 类型说明符。

返回:

具有给定类型和相同格式的数组的副本。

返回类型:

cupyx.scipy.sparse.spmatrix

conj(copy=True)

逐元素复共轭。

如果矩阵的数据类型是非复数且 copy 为 False，则此方法不执行任何操作，数据也不会被复制。

参数:

copy (bool) – 如果为真，结果保证不与自身共享数据。

返回:

逐元素的复共轭。

返回类型:

cupyx.scipy.sparse.spmatrix

conjugate(copy=True)

逐元素复共轭。

如果矩阵的数据类型是非复数且 copy 为 False，则此方法不执行任何操作，数据也不会被复制。

参数:

copy (bool) – 如果为真，结果保证不与自身共享数据。

返回:

逐元素的复共轭。

返回类型:

cupyx.scipy.sparse.spmatrix

copy()

返回此矩阵的副本。

返回值和当前矩阵之间不会共享数据/索引。

count_nonzero()

非零条目的数量，相当于

diagonal(k=0)

返回矩阵的第 k 条对角线。

参数:

• k (int, optional) – 获取哪条对角线，对应于元素

• a[i – 0（主对角线）。

• Default (i+k].) – 0（主对角线）。

返回:

第 k 条对角线。

返回类型:

cupy.ndarray

dot(other)

普通点积

get(stream=None)

返回主机内存中数组的副本。

参数:

stream (cupy.cuda.Stream) – CUDA 流对象。如果提供了它，复制操作将异步进行。否则，复制操作是同步的。

返回:

主机内存上的数组。

返回类型:

scipy.sparse.spmatrix

getH()

get_shape()

getformat()

getmaxprint()

getnnz(axis=None)

存储值的数量，包括显式零。

maximum(other)

mean(axis=None, dtype=None, out=None)

计算指定轴上的算术平均值。

返回矩阵元素的平均值。默认情况下，平均值是取自矩阵中的所有元素，否则取自指定的轴。对于整数输入，使用 float64 作为中间值和返回值。

参数:

• {-2 (axis) – 计算均值的可选轴。默认情况下，计算矩阵中所有元素的均值（即 axis = None）。

• -1 – 计算均值的可选轴。默认情况下，计算矩阵中所有元素的均值（即 axis = None）。

• 0 – 计算均值的可选轴。默认情况下，计算矩阵中所有元素的均值（即 axis = None）。

• 1 – 计算均值的可选轴。默认情况下，计算矩阵中所有元素的均值（即 axis = None）。

• None} – 计算均值的可选轴。默认情况下，计算矩阵中所有元素的均值（即 axis = None）。

• dtype (dtype) – 计算平均值时使用的可选类型。对于整数输入，默认值为 float64；对于浮点输入，它与输入的 dtype 相同。

• out (cupy.ndarray) – 可选的替代输出矩阵，用于放置结果。它必须与预期输出的形状相同，但如果需要，输出值的类型将被转换。

返回:

输出均值数组

返回类型:

m (cupy.ndarray)

参见

scipy.sparse.spmatrix.mean()

minimum(other)

multiply(other)

逐点乘以另一个矩阵

power(n, dtype=None)

reshape(*shape, order='C')

在不改变其数据的情况下，给稀疏矩阵赋予一个新的形状。

参数:

• shape (tuple) – 新形状应与原始形状兼容。

• order – {‘C’, ‘F’} (可选) 使用此索引顺序读取元素。’C’ 表示使用类似 C 的索引顺序读取和写入元素。’F’ 表示使用类似 Fortran 的索引顺序读取和写入元素。默认值：C。

返回:

稀疏矩阵

返回类型:

cupyx.scipy.sparse.coo_matrix

set_shape(shape)

setdiag(values, k=0)

设置数组的对角线或非对角线元素。

参数:

• values (cupy.ndarray) – 对角元素的新值。值可以是任意长度。如果对角线比值长，则剩余的对角线元素将不会被设置。如果值比对角线长，则剩余的值将被忽略。如果给定的是标量值，则所有对角线元素都将被设置为该值。

• k (int, optional) – 设置哪条对角线，对应于元素 a[i, i+k]。默认值：0（主对角线）。

sum(axis=None, dtype=None, out=None)

对矩阵元素沿指定轴求和。

参数:

• axis (int or None) – 计算总和所沿的轴。如果为 None，则计算所有元素的总和。从 {None, 0, 1, -2, -1} 中选择。

• dtype – 返回矩阵的类型。如果未指定，则使用数组的类型。

• out (cupy.ndarray) – 输出矩阵。

返回:

求和数组。

返回类型:

cupy.ndarray

参见

scipy.sparse.spmatrix.sum()

toarray(order=None, out=None)

返回此矩阵的密集 ndarray 表示形式。

tobsr(blocksize=None, copy=False)

将此矩阵转换为块稀疏行格式。

tocoo(copy=False)

将此矩阵转换为COOrdinate格式。

tocsc(copy=False)

将此矩阵转换为压缩稀疏列格式。

tocsr(copy=False)

将此矩阵转换为压缩稀疏行格式。

todense(order=None, out=None)

返回此矩阵的密集矩阵表示。

todia(copy=False)

将此矩阵转换为稀疏对角格式。

todok(copy=False)

将此矩阵转换为字典键格式。

tolil(copy=False)

将此矩阵转换为链表格式。

transpose(axes=None, copy=False)

反转稀疏矩阵的维度。

__eq__(other)

返回 self==value。

__ne__(other)

返回 self!=value。

__lt__(other)

返回 self<value。

__le__(other)

返回 self<=value。

__gt__(other)

返回 self>value。

__ge__(other)

返回 self>=value。

__nonzero__()

__bool__()

属性

A

该矩阵的密集 ndarray 表示。

此属性等效于 toarray() 方法。

H

T

device

此数组所在的 CUDA 设备。

ndim

nnz

shape

size