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: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_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,...
sx =csc_matrix([[0.0,1.0], [1.0,0.0]]) 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)...
Scipy中常见的几类矩阵,包括lil_matrix和csc_matrix、coo_matrix,最近在研究网络结构的表示学习,需要使用这些工具。 官方文档其实已经讲得比较详细了,我这里再补充一点,把问题讲得更加简单明白。 csc_matrix: Example >>>import numpy as np>>>from scipy.sparse import csc_matrix>>>csc_matrix((3,4),dtype=...
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 ...
>>> 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...
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...
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...