这里创建了一个3×8的稀疏矩阵,然后用CSR方式压缩,从返回信息中可知,在m2这个压缩矩阵中,保存了 3 个元素,与data中的值的数量一致。如果将这个压缩矩阵还原,则为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 m2.toarray()# 输出array([[1,0,2,0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0,0,0,0],[0,0,3,0,0,
三元组顺序表是稀疏矩阵压缩存储中最基本的方法之一。其核心思想是将稀疏矩阵中的非零元素及其行标和列标组成一个三元组(行标,列标,元素值),然后存储这些三元组。这种方法通过减少零元素的存储,显著节省了存储空间。 实例 假设我们有一个3x3的稀疏矩阵A,如下所示: [0, 5, 0] [0, 0, 3] [1, 0, 0] 使...
图5 稀疏矩阵示意图 如图5 所示,如果矩阵中分布有大量的元素 0,即非 0 元素非常少,这类矩阵称为稀疏矩阵。 压缩存储稀疏矩阵的方法是:只存储矩阵中的非 0 元素,与前面的存储方法不同,稀疏矩阵非 0 元素的存储需同时存储该元素所在矩阵中的行标和列标。 例如,存储图 5 中的稀疏矩阵,需存储以下信息: (1,1...
AI代码解释 # 示例解读>>>indptr=np.array([0,2,3,6])>>>indices=np.array([0,2,2,0,1,2])>>>data=np.array([1,2,3,4,5,6])>>>csc_matrix((data,indices,indptr),shape=(3,3)).toarray()array([[1,0,4],[0,0,5],[2,3,6]])# 按col列来压缩 # 对于第i列,非0数据行是in...
稀疏矩阵压缩 对于稀疏矩阵的压缩,有很多种方式,本文只介绍在业界应用最广泛地三种压缩方式,其他的一些压缩方式都大同小异,主要了解压缩的基本原理就行,然后根据自己的业务特色而选择对应的压缩方案。 一、Coordinate (COO) 这是最简单的一种格式,每一个元素需要用一个三元组来表示,分别是(行号,列号,数值),这种...
1、稀疏矩阵的压缩存储定义和初始化 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<malloc.h> #include<assert.h> #include<memory.h> #define
稀疏矩阵,即矩阵中大部分元素为零的矩阵,在计算机科学中广泛存在。直接存储稀疏矩阵会浪费大量空间,因此通常采用压缩存储技术来减少空间占用。本文将重点介绍两种压缩存储方法:三元组表和十字链表。 一、三元组表 1. 基本概念 三元组表通过仅存储非零元素及其位置(行号和列号)来压缩稀疏矩阵。每个非零元素在表中占据...
- **c. 三元组表**:三元组(行号、列号、值)可直接表示非零元素,并通过顺序表(数组)存储,是稀疏矩阵压缩的标准方法之一(如三元组顺序表),符合题意。 - **d. 散列表**:散列依赖键值快速定位,但稀疏矩阵的非零元素没有明显的键值逻辑,且压缩存储更注重空间节省而非随机访问,故不适用。 综上,答案是**...
基于GPU的稀疏矩阵压缩存储格式研究 引言 在过去的很长一段时间中,SpMV都是科学计算和工程应用领域中大规模稀疏性系统问题求解的常用方法,也因此其实现和优化一直是高性能领域研究中的重点。SpMV计算简化为一个大小为m×n的稀疏矩阵A与长度为n的密集向量x相乘,从而得到一个长度为m的向量y。
稀疏矩阵压缩 对于那些零元素数目远远多于非零元素数目,并且非零元素的分布没有规律的矩阵称为稀疏矩阵(sparse)。 人们无法给出稀疏矩阵的确切定义,一般都只是凭个人的直觉来理解这个概念,即矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数,并且非零元素没有分布规律。