2.5.2.2.3. 辞書キー格納方式 (DOK)

• Python 辞書のサブクラス

  • キーは (row, column) のインデックスタプルです (要素は重複してはいけません)

  • 辞書の値は非ゼロ要素の値に対応します

• 疎行列を効率的にインクリメンタルに構築できます

• コンストラクタは以下を受け付けます:

  • 密行列(配列)

  • 疎行列

  • シェイプタプル (空の行列を作ります)

• 個々の要素への 高速 なアクセス O(1)

• 柔軟なスライスと疎行列の構造の効率的な変更

• 一度構築されれば coo_matrix に効率的に変換できます

• 算術は低速です (dict.iteritems() に対する for ループ)

• 利用:

  • 疎パターンが事前にわかっていない、または変更される場合

2.5.2.2.3.1. 例

• DOK 行列を要素毎に代入して作成:

  >>> mtx = sparse.dok_matrix((5, 5), dtype=np.float64)
  >>> mtx     
  <5x5 sparse matrix of type '<... 'numpy.float64'>'
          with 0 stored elements in Dictionary Of Keys format>
  >>> for ir in range(5):
  ...     for ic in range(5):
  ...         mtx[ir, ic] = 1.0 * (ir != ic)
  >>> mtx     
  <5x5 sparse matrix of type '<... 'numpy.float64'>'
          with 20 stored elements in Dictionary Of Keys format>
  >>> mtx.todense()
  matrix([[ 0.,  1.,  1.,  1.,  1.],
          [ 1.,  0.,  1.,  1.,  1.],
          [ 1.,  1.,  0.,  1.,  1.],
          [ 1.,  1.,  1.,  0.,  1.],
          [ 1.,  1.,  1.,  1.,  0.]])
  

• スライスとインデクス:

  >>> mtx[1, 1]
  0.0
  >>> mtx[1, 1:3]     
  <1x2 sparse matrix of type '<... 'numpy.float64'>'
        with 1 stored elements in Dictionary Of Keys format>
  >>> mtx[1, 1:3].todense()
  matrix([[ 0.,  1.]])
  >>> mtx[[2,1], 1:3].todense()
  matrix([[ 1.,  0.],
          [ 0.,  1.]])