csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]) is the standard CSR representation where the column indices for row 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,...
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([[1,0,2],[0,0,3],[4,5,6]]) 注:矩阵...
>>> 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]] # 在本例中 #第0列,有非0的数据行是indices[ind...
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# 0, 1, 2代表第三行中的位置0, 1, 2有非零元素indices:array([0, 2, 2, 0, 1, 2], dtype=int32)# 代表indices中的各个位置中的元素值data:array([1, 2, 3, 4, 7, 6])...
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 ...
>>> csc_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray() array([[1, 0, 4], [0, 0, 5], [2, 3, 6]]) 这个略微复杂,但其实也非常容易理解: indptr表示的是indices矩阵里的开始和结尾的index, indptr [0, 2]表示indices[0:2]存储了第一列的数据所位置0行和2行,indices[2:3...
mkl_graph_matrix_set_cscDeveloper Reference for Intel® oneAPI Math Kernel Library for C Download PDF View More A newer version of this document is available. Customers should click here to go to the newest version.Developer Reference for Intel® oneAPI Math Kernel Library - C Getting Help...
是标准 CSC 表示形式,其中第 i 列的行索引存储在 indices[indptr[i]:indptr[i+1]] 中,它们相应的值存储在 data[indptr[i]:indptr[i+1]] 中。如果未提供形状参数,则从索引数组推断矩阵维度。 注意: 稀疏矩阵可用于算术运算:它们支持加法、减法、乘法、除法和矩阵幂。 CSC 格式的优点: 高效算术运算 CSC +...
其中:indptr参数,0表示默认起始点,0之后有几个数字就表示有几行data表示 元数据 显然为1, 2, 3, 4, 5, 6shape表示 矩阵的形状 为 3 * 3indices表示 各个数据在各行的下标, 从该数据我们可以知道:数据1在某行的0位置处, 数据2在某行的2位置处,6在某行的2位置处。 而各个数据在哪一行就要通过indptr...
>>> csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray() array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], [4, 5, 6]]) #按row行来压缩 # 对于第i行,非0数据列是indices[indptr[i]:indptr[i+1]] 数据是data[indptr[i]:indptr[i+1]] ...