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...
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(省略前几种容易理解的了) csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=...
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 对于1列来说 indptr[1]:indptr[...
Python scipy.sparse.csr_matrix()[csc_matrix()] 本文以csr_matrix为例来说明sparse矩阵的使用方法,其他类型的sparse矩阵可以参考https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html csr_matrix是Compressed Sparse Row matrix的缩写组合,下面介绍其两种初始化方法 csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)),...
I used SciPy 0.19.1 with Python 3.6. Maybe other sparse matrix formats like for example csr_matrix are also affected Member perimosocordiae commented Jun 27, 2017 This is a side-effect of the efficient sparse multiplication routine. Remember that the zeros in B are structural zeros, so we...
开发者ID:sinjax,项目名称:trendminer-python,代码行数:35,代码来源:partbatchbivariate.py 示例4: test_to_matrix_Concatenation ▲点赞 1▼ deftest_to_matrix_Concatenation():np.random.seed(0) A = np.random.randn(2,3) B = np.random.randn(3,4) ...
本文简要介绍 python 语言中 scipy.sparse.csc_matrix 的用法。 用法: class scipy.sparse.csc_matrix(arg1, shape=None, dtype=None, copy=False)# 压缩稀疏列矩阵。 这可以通过多种方式实例化:: csc_matrix(D) 其中D 是二维 ndarray csc_matrix(S) 与另一个稀疏数组或矩阵 S (相当于 S.tocsc()) ...
技术标签: python三种函数的英文全名,首先是从表面意思上入手。 coo_matrix:COOrdinate format matrix(坐标格式矩阵) 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...
1、每一行是一个Python列表(排序的)非零元素的列索引;2、行存储在Numpy数组中(dtype=np.object...:Scipy Lecture Nodes 中文版 先举一个小栗子,展示双精度数据大小和内存之间的关系图 显示结果 稀疏矩阵的存储: 稀疏矩阵作为一个矩阵,绝大多数都是0,为空。存储所有的0是浪费。 所以想办法 Python scipy....
python---稀疏格式储存coo_matrix/csr_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...