对csc_matrix稀疏矩阵的理解 背景 项目中使用到OSQP求解器,其使用了稀疏矩阵的方式对数据进行存储,使用过程中经常会忘记稀疏矩阵的几个存储数组存储内容的含义,记录一波,此处以图展示的方式来方便理解加深记忆。 以图的方式表示 这里以列存储的方式来说明,列存储方式理解了,行存储方式自然也理解了。下面主要是对三个...
csc_matrix: Example >>>import numpy as np>>>from scipy.sparse import csc_matrix>>>csc_matrix((3,4),dtype=np.int8).toarray()array([[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0]],dtype=int8)>>>row=np.array([0,2,2,0,1,2])>>>col=np.array([0,0,1,2,2,2])>>>data=np.arra...
csc_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]) is the standard CSC representation where the row indices for column i are stored in indices[indptr[i]:indptr[i+1]] and their corresponding values are stored in data[indptr[i]:indptr[i+1]]. If the shape parameter is not supplied,...
在用python进行科学运算时,常常需要把一个稀疏的np.array压缩,这时候就用到scipy库中的sparse.csr_matrix(csr:Compressed Sparse Row marix)和sparse.csc_matric(csc:Compressed Sparse Column marix) scipy.sparse.csr_matrix 官方API介绍 csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]) is the standar...
coo_matrix全称是A sparse matrix in COOrdinate format，一种基于坐标格式的稀疏矩阵，每一个矩阵项是一个三元组（行,列,值)。该矩阵的常见构造方法有如下几种：输出为:使用稠密二维数组构造 输出为：array([[0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0]], dtype=int8)输出为：array(...
sy =csc_matrix([[0.0,-1j], [1j,0.0]]) sz =csc_matrix([[1.0,0.0], [0.0,-1.0]]) n = len(m) /2# number of sitesR = [[Noneforiinrange(n)]forjinrange(n)]# rotation matrixfromscipy.linalgimportexpm# exponenciate matrixfor(i, v)inzip(range(n), vectors):# loop over sites...
csc_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray() indices代表了非零元素的行信息,它与indptr共同定位元素的行和列 首先对于0列来说 indptr[0]:indptr[1]=[0,1] 再看行indices[0,1]=[0,2] 数据data[0,1]=[1,2] 说明列0在行0和2上有数据1和2 ...
csc_matrix 上面的csr_matrix是通俗易懂的解释方法,下面我们以csc_matrix为例来看看比较官方的解释: 代码语言:javascript 复制 # 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...
fast matrix vector products Disadvantages of the CSR format slow column slicing operations (consider CSC) changes to the sparsity structure are expensive (consider LIL or DOK) 上述官方文档时稀疏矩阵的一些特性以及csr_matrix的优缺点,并且在指明各种缺点的同时,提供了可以考虑的技术实现。
sparse.csc_matrix((data, indices, indptr), shape=shape) 压缩coo方法中的列数组,表示当前列的第一个元素的下标。 高效乘法实现 稀疏矩阵变成了上述形式,其矩阵乘法具体是怎么去实现的呢? 下面我们以CSR格式为例,通过剖析spicy库中矩阵乘法实现来进行分析。