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...
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,...
R[i][i] = rot# save termR = bmat(R)# convert to full sparse matrixmout = R *csc_matrix(m) * R.H# rotate matrixreturnmout.todense()# return dense matrix 开发者ID:joselado,项目名称:quantum-honeycomp,代码行数:34,代码来源:rotate_spin.py 示例2: test_scipy_sparse ▲点赞 5▼ deft...
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: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=(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]] ...
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...
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...
A = csc_matrix(A) flag =1b = asarray(b, dtype=A.dtype) options = dict(ColPerm=permc_spec)return_superlu.gssv(N, A.nnz, A.data, A.indices, A.indptr, b, flag, options=options)[0] 开发者ID:ArmstrongJ,项目名称:scipy,代码行数:56,代码来源:linsolve.py ...