coo_matrix、csc_matrix与csr_matrix的关系与用法 coo_matrix由于构造方便容易理解,所以通常都是先构造该矩阵然后调用tocsr和tocsc函数来获取另外两种矩阵的存储。 csr_matrix支持快速的按行切片,而csc_matrix则支持快速按列切片操作。 scipy拾遗
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...
2 0 升级成为会员 »Cognitive Graph for Multi-Hop Reading Comprehension at Scale(ACL2019) 阅读笔记与源码解析 posted @2019-11-08 09:33CongHuang阅读(2324) 评论(0)编辑 公告 昵称:CongHuang 园龄:5年1个月 粉丝:3 关注:0 +加关注 <2025年1月> ...
aa = csr_matrix(orig) aa有如下属性: # 2代表第第一行有2个不为零的元素,# 3代表第第一和二行不为零的元素总共有3个# 6代表第第一、二和三行不为零的元素总共有6个indptr: array([0, 2, 3, 6], dtype=int32)# 0,2代表第一行中的位置0和2有非零元素# 2代表第二行中的位置2有非零元素...
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...
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 ...
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...
Scipy中csr_matrix和csc_matrix函数详解,概述在用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:CompressedSparseRowmarix)和sparse.csc_matric(csc:CompressedSparseColumnmarix)scipy.sparse.csr_matrix官方AP
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...