python---稀疏格式储存coo_matrix/csr_matrix ,double类型约为12.5)。CSR格式常用于读入数据后进行稀疏矩阵计算。 1.3:CSC CSC是和CSR相对应的一种方式,即按列压缩的意思。 以上图中矩阵为例: Values:[1 5 7 2 6...相同的(row,col)坐标上存放多个值。COO缺点: 1:构建完成后不允许再插入或删除元素。不能...
这时稀疏矩阵类型 coo_matrix / csr_matrix 就派上用场了! 这两种稀疏矩阵类型csr_matrix存储密度更大,但不易手工构建。coo_matrix存储密度相对小,但易于手工构建,常用方法为先手工构建coo_matrix,如果对内存要求高则使用 tocsr() 方法把coo_matrix转换为csr_matrix类型。 csr_matrix内存使用约为coo_matrix的70% ...
csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)]) data,row_ind,col_ind的关系为:a[row_ind[k], col_ind[k]] = data[k] row=np.array([0,0,1,2,2,2])col=np.array([0,2,2,0,1,2])data=np.array([1,2,3,4,5,6])csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3))...
coo_matrix COO优点: 1:容易构造,比较容易转换成其他的稀疏矩阵存储格式(CSR等) 2:写程序可以将libsvm格式的数据转换成COO比较容易,应该是充当libsvm与其他稀疏矩阵存储格式转换的媒介。 3:支持相同的(row,col)坐标上存放多个值。 COO缺点: 1:构建完成后不允许再插入或删除元素。不能进行常规矩阵运算。 2:不能...
CSR矩阵和COO矩阵都是稀疏矩阵的压缩存储格式。稀疏矩阵是指具有大量零元素的矩阵,在实际应用中,这种矩阵经常出现。为了节省内存空间和提高计算效率,需要采用一种特殊的存储方式。 1 CSR矩阵Compressed Sparse Row Matrix CSR矩阵采用三个数组来存储稀疏矩阵的非零元素,分别是: ...
csc_matrix:Compressed Sparse Column matrix(压缩稀疏列矩阵) csr_matrix:Compressed Sparse Row matrix(压缩稀疏行矩阵) 这三个函数都是用来构建稀疏矩阵(矩阵中非0元素较少)的,而且可以得到一样的矩阵,只是方式不同。 coo_matrix 先从容易理解的coo_matirx开始,帮助大家对构造稀疏矩阵方法有个初步的认识。 from ...
csc是Compressed Sparse Column matrix的缩写即基于列存储的压缩稀疏矩阵，该矩阵有如下几种构造方法：输出如下：和前面的csr的输出对比可以看出该矩阵是按列逐个存储。输出如下：array([[0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0]], dtype=int8)输出如下：array([[1, 0, 4],[0, 0...
CSR矩阵（Compressed Sparse Row Matrix）通过三个数组实现稀疏矩阵的存储。当面对一个3x3的稀疏矩阵时，CSR矩阵会以values、col_indices和row_pointers三个数组来表示。其中，values数组存储所有非零元素的值，col_indices数组记录了对应元素的列索引，而row_pointers数组则指明了每一行非零元素的开始位置及其...
csc_matrix csc_matrix和csr_matrix正好相反，即按列压缩的稀疏矩阵存储方式，同样由三个一维数组...
稀疏矩阵的乘法在做基于n-gram的分类的时候还是相当有用的,但是由于网上资料太少,所以折腾了几天才算折腾出来。首先scipy包里常见的稀疏矩阵有三种形式, coo_matrix, csr_matrix, csc_matrix.coo_matrix: A sparse matrix in COOrd