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RAG (Retrieval-Augmented Generation)et Fine Tuning d'un LLM
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Module « scipy.sparse »
Classe « dia_array »
Informations générales
Héritage
builtins.object
sparray
builtins.object
_spbase
_data_matrix
_dia_base
dia_array
Définition
class dia_array(_dia_base, sparray):
help(dia_array)
Sparse array with DIAgonal storage.
This can be instantiated in several ways:
dia_array(D)
where D is a 2-D ndarray
dia_array(S)
with another sparse array or matrix S (equivalent to S.todia())
dia_array((M, N), [dtype])
to construct an empty array with shape (M, N),
dtype is optional, defaulting to dtype='d'.
dia_array((data, offsets), shape=(M, N))
where the ``data[k,:]`` stores the diagonal entries for
diagonal ``offsets[k]`` (See example below)
Attributes
----------
dtype : dtype
Data type of the array
shape : 2-tuple
Shape of the array
ndim : int
Number of dimensions (this is always 2)
nnz
size
data
DIA format data array of the array
offsets
DIA format offset array of the array
T
Notes
-----
Sparse arrays can be used in arithmetic operations: they support
addition, subtraction, multiplication, division, and matrix power.
Sparse arrays with DIAgonal storage do not support slicing.
Examples
--------
>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse import dia_array
>>> dia_array((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_array((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_array
>>> n = 10
>>> ex = np.ones(n)
>>> data = np.array([ex, 2 * ex, ex])
>>> offsets = np.array([-1, 0, 1])
>>> dia_array((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.]])
Constructeur(s)
Liste des propriétés
dtype | |
format | Format string for matrix. [extrait de format.__doc__] |
imag | |
ndim | |
nnz | Number of stored values, including explicit zeros. [extrait de nnz.__doc__] |
real | |
shape | |
size | Number of stored values. [extrait de size.__doc__] |
T | Transpose. [extrait de T.__doc__] |
Liste des opérateurs
Opérateurs hérités de la classe _data_matrix
__imul__, __itruediv__, __neg__
Liste des opérateurs
Opérateurs hérités de la classe _spbase
__add__, __eq__, __ge__, __gt__, __iadd__, __isub__, __le__, __lt__, __matmul__, __mul__, __ne__, __pow__, __radd__, __rmul__, __rsub__, __rtruediv__, __sub__, __truediv__
Liste des méthodes
Toutes les méthodes
Méthodes d'instance
Méthodes statiques
Méthodes dépréciées
Méthodes héritées de la classe sparray
__init_subclass__, __subclasshook__
Méthodes héritées de la classe _dia_base
__repr__, count_nonzero, diagonal, resize, sum, tocoo, tocsc, todia, transpose
Méthodes héritées de la classe _data_matrix
__abs__, __round__, astype, conjugate, copy, power
Méthodes héritées de la classe _spbase
__bool__, __div__, __idiv__, __iter__, __len__, __nonzero__, __rdiv__, __rmatmul__, __str__, asformat, conj, dot, maximum, mean, minimum, multiply, nonzero, reshape, setdiag, toarray, tobsr, tocsr, todense, todok, tolil, trace
Méthodes héritées de la classe object
__delattr__,
__dir__,
__format__,
__getattribute__,
__getstate__,
__hash__,
__reduce__,
__reduce_ex__,
__setattr__,
__sizeof__
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Les compléments
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