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 或 None) – 所需的格式。

asfptype()

将矩阵向上转换为浮点格式。

当矩阵为浮点类型时，该方法返回自身。否则，它会创建一个具有相同格式的浮点类型副本。

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副本。

返回类型:

cupyx.scipy.sparse.spmatrix

conj(copy=True)

元素级复共轭。

如果矩阵是非复数数据类型且 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 True，则保证结果不会与自身共享数据。

返回:

元素级复共轭。

返回类型:

cupyx.scipy.sparse.spmatrix

conjugate(copy=True)

元素级复共轭。

如果矩阵是非复数数据类型且 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 True，则保证结果不会与自身共享数据。

返回:

元素级复共轭。

返回类型:

cupyx.scipy.sparse.spmatrix

copy()

返回此矩阵的一个副本。

返回的值与当前矩阵之间不会共享任何数据/索引。

count_nonzero()

非零元素的数量，等同于

diagonal(k=0)

返回矩阵的第 k 个对角线。

参数:

• k (int, 可选) – 获取哪个对角线，对应于元素 a[i, i+k]。

• a[i – 0（主对角线）。

• 默认 (i+k].) – 0（主对角线）。

返回:

第 k 个对角线。

返回类型:

cupy.ndarray

dot(other)

普通点积

get(stream=None)

在主机内存上返回数组的副本。

参数:

stream (cupy.cuda.Stream) – CUDA 流对象。如果给定，则复制异步运行。否则，复制是同步的。

返回:

主机内存上的一个数组。

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)

沿指定轴计算算术平均值。

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

参数:

• {-2 (axis) – 可选，计算平均值的轴。默认计算矩阵中所有元素的平均值（即 axis = None）。

• -1 – 可选，计算平均值的轴。默认计算矩阵中所有元素的平均值（即 axis = None）。

• 0 – 可选，计算平均值的轴。默认计算矩阵中所有元素的平均值（即 axis = None）。

• 1 – 可选，计算平均值的轴。默认计算矩阵中所有元素的平均值（即 axis = None）。

• None} – 可选，计算平均值的轴。默认计算矩阵中所有元素的平均值（即 axis = None）。

• dtype (dtype) – 可选，用于计算平均值的类型。对于整数输入，默认为 float64；对于浮点输入，与输入 dtype 相同。

• out (cupy.ndarray) – 可选，用于放置结果的替代输出矩阵。它必须与期望的输出形状相同，但输出值的类型在必要时会进行转换。

返回:

平均值的输出数组

返回类型:

m (cupy.ndarray)

另请参阅

scipy.sparse.spmatrix.mean()

minimum(other)

multiply(other)

按元素与另一个矩阵相乘

power(n, dtype=None)

reshape(*shape, order='C')

为稀疏矩阵赋予新形状，而不改变其数据。

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 C 风格的索引顺序读取和写入元素。‘F’ 表示使用 Fortran 风格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) – 对角线元素的新值。values 可以是任意长度。如果对角线比 values 长，则不会设置剩余的对角线元素。如果 values 比对角线长，则忽略剩余的值。如果给定标量值，则整个对角线都设置为该值。

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

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

沿给定轴对矩阵元素求和。

参数:

• axis (int 或 None) – 计算和的轴。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:

求和后的数组。

返回类型:

cupy.ndarray

另请参阅

scipy.sparse.spmatrix.sum()

toarray(order=None, out=None)

返回此矩阵的密集 ndarray 表示。

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 DIAgonal 格式。

todok(copy=False)

将此矩阵转换为 Dictionary Of Keys 格式。

tolil(copy=False)

将此矩阵转换为 LInked List 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

__le__(other)

返回 self<=value。

__gt__(other)

返回 self>value。

__ge__(other)

返回 self>=value。

__nonzero__()

__bool__()

属性

A

此矩阵的密集 ndarray 表示。

此属性等同于 toarray() 方法。

H

T

device

此数组所在的 CUDA 设备。

ndim

nnz

shape

size