与稠密矩阵相比,稀疏矩阵在存储和计算上具有明显的优势,因为它可以节省大量的存储空间,并加速计算过程。 二、CSR存储格式 CSR(Compressed Sparse Row)是稀疏矩阵的一种常用存储格式,它通过三个数组来存储稀疏矩阵的信息:data数组存储非零元素的值,indices数组存储这些非零元素对应的列索引,而indptr(或称为rowptr)数组...
例如,可以用以下python代码来创建一个CSR矩阵: importnumpyasnpfromscipy.sparseimportcsr_matrix# 用一个密集的矩阵作为参数A=np.array([[1,0,2,0],[0,0,3,0],[4,5,6,0]])M1=csr_matrix(A)print(M1)# 用另一个稀疏矩阵作为参数fromscipy.sparseimportcoo_matrixrow=np.array([0,0,1,2,2,2])...
稀疏矩阵csr格式 CSR（Compressed Sparse Row）格式是一种用于表示稀疏矩阵的存储格式。在 CSR 格式中，矩阵的非零元素以行为主的顺序存储，同时使用两个附加的数组来存储行偏移和列索引信息。考虑一个稀疏矩阵：在CSR格式中，这个矩阵的非零元素按行主序存储为 [1, 2, 3, 4, 5]。同时，使用两个附加数组存储...
print(A.toarray()) 压缩稀疏行(CSR):非常适合于行切片操作和矩阵向量乘法,其数据结构由三部分组成:data存储非零元素值,indices存储对应列索引,indptr指示每一行的起始位置。CSR格式查找元素速度快,但不适合列切片和修改稀疏结构。 from scipy import * import scipy.sparse as sp data = [1.0, 2.0, -1.0, 6....
被压缩的稀疏行,也称为CSR,通常被用来表示机器学习中的稀疏矩阵,因为它支持的是有效的访问和矩阵乘法。 在Python中稀疏矩阵 SciPy提供了使用多种数据结构创建稀疏矩阵的工具,以及将稠密矩阵转换为稀疏矩阵的工具。 许多在NumPy阵列上运行的线性代数NumPy和SciPy函数可以透明地操作SciPy稀疏数组。此外,使用NumPy数据结构的...
CSR - 压缩稀疏行(Compressed Sparse Row),按行压缩。 本章节我们主要使用 CSR 矩阵。 CSR 矩阵 我们可以通过向scipy.sparse.csr_matrix()函数传递数组来创建一个 CSR 矩阵。 实例 创建CSR 矩阵。 importnumpyasnp fromscipy.sparseimportcsr_matrix arr=np.array([0,0,0,0,0,1,1,0,2]) ...
使用scipy.sparse.csr_matrix函数创建。 CSC(Compressed Sparse Column)格式: 以列为主进行压缩存储,适合进行列相关的操作。 使用scipy.sparse.csc_matrix函数创建。 COO(COOrdinate)格式: 通过三个数组(行索引、列索引、值)来存储非零元素的位置和值,是最直观的存储方式。 使用scipy.sparse.coo_matrix函数创建。 LI...
虽然我们的原始矩阵将数据存储在二维数组中,但转换后的 CSR 矩阵将它们存储在 3 个一维数组中。 值数组 Value array:顾名思义,它将所有非零元素存储在原始矩阵中。数组的长度等于原始矩阵中非零条目的数量。在这个示例中,有 7 个非零元素。因此值数组的长度为 7。
CSR(Compressed Sparse Row)是一种常用的稀疏矩阵存储格式,它能够有效地存储稀疏矩阵,并提供快速的矩阵运算。 CSR存储格式将稀疏矩阵分为三个数组:值数组(values)、列索引数组(column_indices)和行偏移数组(row_offsets)。值数组存储矩阵中非零元素的值,列索引数组存储非零元素在矩阵中的列索引,行偏移数组存储每...
所以,通常我们采用Sparse稀疏矩阵的方式来存储矩阵,提高存储和运算效率。下面将对SciPy中七种常见的存储方式(COO/ CSR/ CSC/ BSR/ DOK/ LIL/ DIA)的概念和用法进行介绍和对比总结。 2.稀疏矩阵简介 2.1 稀疏矩阵 稀疏矩阵 在数值分析中,是其元素大部分为零的矩阵。