Question

稀疏矩阵格式（dok）假设不在字典中的键的值等于零。有没有办法让它使用零以外的默认值？

另外，有没有办法计算稀疏矩阵的日志（类似于常规numpy矩阵中的np.log）

Answer 1

该功能不是内置的，但如果你真的需要这个功能，你应该能够编写自己的dok_matrix类，或者是Scipy的类。 Scipy实现在这里：https://github.com/scipy/scipy/blob/master/scipy/sparse/dok.py至少在进行dict.*调用的地方，需要更改默认值---可能还需要进行其他一些更改。< / p>

但是，我会尝试重新解决问题，以便不需要这样做。例如，如果你做线性代数，你可以隔离常数项，而不是

from scipy.sparse.linalg import LinearOperator
A = whatever_dok_matrix_minus_constant_term
def my_matvec(x):
    return A*x + constant_term * x.sum()
op = LinearOperator(A.shape, matvec=my_matvec)

对于大多数线性代数例程（例如迭代求解器），您可以传入op而不是A。

关于矩阵对数：稀疏矩阵的对数（如scipy.linalg.logm中所示）通常是密集的，因此您应该首先将矩阵转换为密集矩阵，然后像往常一样计算对数。据我所知，使用稀疏矩阵不会带来任何性能提升。如果你只需要计算向量的乘积和对数log(A) * v向量，那么一些Krylov方法可能会有所帮助。

如果OTOH想要以元素方式计算对数，您可以直接修改.data属性（至少在COO，CSR和CSC中可用）

x = A.tocoo()
x.data = np.log(x.data)
A = x.todok()

这样就留下了零元素，但如上所述，这允许单独处理常量部分。

scipy.sparse默认值

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