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((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,...
csc_matrix(S):S 是一个稀疏矩阵。 csc_matrix((M, N), [dtype]):会实例化一个 M 行 N 列元素类型为 dtype 的全 0 矩阵。dtype 是一个可选参数,默认值为双精度浮点数。 csc_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)]):data 是非零元素值,row_ind 是非零元素行索引,col_ind ...
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_ma...
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_matrix 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>indptr=np.array([0,2,3,6])#0表示默认起始点,0之后有几个数字就表示有几行>>>indices=np.array([0,2,2,0,1,2])>>>data=np.array([1,2,3,4,5,6])>>>csr_matrix((data,indices,indptr),shape=(3,3)).toarray()array...
>>> 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indices[indptr[i]:indptr[i+1]] 数据是data[indptr[i]:indptr[i+1]] ...
本文简要介绍 python 语言中 scipy.sparse.csc_matrix.diagonal 的用法。 用法: csc_matrix.diagonal(k=0)#返回数组/矩阵的第 k 个对角线。参数 :: k: 整数,可选 获取哪条对角线,对应元素a[i, i+k]。默认值:0(主对角线)。例子:>>> from scipy.sparse import csr_array >>> A = csr_array([[1...
>>> 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...
虽然是2字打头的课,但它其实是一门大一课程。223学习的知识点以线代为主,整门课的内容都与matrix有关。 有高中数学基础的同学,这门课拿高分也是很容易的。 4: 【CIN101】 类型:文科 看电影为主的课, 一学期下来有十个左右的电影, ...