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 SparseRowmarix) 和sparse.csc_matric(csc:Compressed SparseColumnmarix) 官网直通车:直通车 csr_matrix 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>indptr=np.array([0,2,3,6...
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=...
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 AI检测代码解析 官方API介绍 csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)])...
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...
I want to pass the matlab data to python to create a csc sparse matrix using python language in matlab. now I met a problem, can you help me? Thank you very much. my code in matlab as follow, I met the data type problem. iK=[0 2 2 0 1 2]; jK=[0 0 1 2...
注意Python list[0:i]取值为list[0...i-1]实际上indeces[0:2]只取了indices第一个和第二个数值0和2,代表数据在0和2行,其余位置皆为0;inices[2:3]取了indices[2]的数值2,代表数据在第2行,其余位置皆为0. coo_matrix 这个就更容易了,给我一分钟。直接上例子如下:即n行,m列存了data[i],其余位置...
许多同学可能在使用Python进行科学计算时用过稀疏矩阵的构造,而python的科学计算包scipy.sparse是很好的一个解决稀疏矩阵构造/计算的包。 下面我介绍一下scipy.sparse包中csc/csr矩阵的构造中一个比较难理解的构造方法: 官方文档(http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csc_matrix.html)中...
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...
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...