csr_matrix和csc_matrix简析 一、概念 csr_matrix(Compressed Sparse Row matrix)或csc_matric(Compressed Sparse Column marix),为压缩稀疏矩阵的存储方式。这里均以scipy包中的方法作为例子,具体可看:文档 二、简析 1、scipy.sparse.csr_matrix 上述方式为按照row行来压缩 (1)data表示数据,为[1, 2, 3, 4,...
coo_matrix元素访问 coo_matrix的存储方式比较特殊,无法直接访问其中的元素,需要转成csc_matrix...:coo_matrixcoo_matrix是以COOrdinate格式保存矩阵的一种数据结构,官方文档如下: 它可以将array或者list结构转成稀疏矩阵存储: coo_matrix中的 SciPy教程 - 稀疏矩阵库scipy.sparse ...
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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 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,in...
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,...
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...
coo_matrix的优势不仅在于能够方便地存储大型稀疏矩阵,而且在于它能够直接传入lightgbm模型进行训练,lightgbm模型特地针对稀疏矩阵的情况进行了优化,所以即使是大型的稀疏特征向量,它也能够很快地进行训练。coo_matrix元素访问coo_matrix的存储方式比较特殊,无法直接访问其中的元素,需要转成csc_matrix...
>>> 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_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]] ...
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((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]] ...