CSR存储刚度矩阵 CSR(Compressed Sparse Row Storage Format)是一种非常有效的稀疏矩阵的存储方法,它按行将稀疏矩阵存储在一个一维实型数组中,另外需要建立2个整形一维数组,一个整形数组按行存储每个非零元素所在列的位置,另一个整形数组存储矩阵每行第一个非零元素所在的位置。例如,对稀疏矩阵A采用CSR存储 当刚度矩...
CSR包含三个数组(所有的index从0开始): V,用来存储矩阵中的非零元素的值; COL_INDEX,第i个元素记录了V[i]元素的列数; ROW_INDEX, 第i个元素记录了前i-1行包含的非零元素的数量。 进一步,令a=ROW_INDEX[row], b = ROW_INDEX[row+1],则V[a, b)的行数等于row,再结合COL_INDEX,即可得到非零元素...
稀疏矩阵CSR存储规则。 稀疏矩阵是指大部分元素为零的矩阵。由于这种矩阵在实际应用中非常常见,因此对其进行高效存储和计算非常重要。其中,CSR(Compressed Sparse Row)是一种常用的稀疏矩阵存储格式,它通过压缩矩阵的行来节省存储空间并提高计算效率。 在CSR存储规则中,矩阵被分解为三个数组,值数组(values)、列偏移数组...
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与稠密矩阵相比,稀疏矩阵在存储和计算上具有明显的优势,因为它可以节省大量的存储空间,并加速计算过程。 二、CSR存储格式 CSR(Compressed Sparse Row)是稀疏矩阵的一种常用存储格式,它通过三个数组来存储稀疏矩阵的信息:data数组存储非零元素的值,indices数组存储这些非零元素对应的列索引,而indptr(或称为rowptr)数组...
稀疏矩阵CSR存储规则。 稀疏矩阵是指大部分元素为零的矩阵,对于这种矩阵,传统的存储方式会造成大量的存储空间浪费。因此,稀疏矩阵CSR(Compressed Sparse Row)存储规则应运而生。 在CSR存储规则中,矩阵被分为三个数组来存储,值数组(values),列索引数组(col_index)和行偏移数组(row_ptr)。这种存储方式可以大大减少存储...
矩阵A,用CSR表示需要三个向量:val,col_ind,row_ptr。表示的意义为: val向量存储矩阵A中的非零值; col_ind存储val中的非零值在A中的列标; row_ptr指示A中每行的非零值个数。 数学表示 , then , then 并约定: ,其中, 为A中非零值的个数 举例 ...
对于大规模的稀疏矩阵,传统的存储方式会导致存储空间的浪费,因此需要一种更高效的存储方法。CSR(Compressed Sparse Row)是一种常用的稀疏矩阵存储格式,它能够有效地存储稀疏矩阵,并提供快速的矩阵运算。 CSR存储格式将稀疏矩阵分为三个数组:值数组(values)、列索引数组(column_indices)和行偏移数组(row_offsets)。值...
CSR Matrix存储结构 参考:scipy.sparse.csr_matrix — SciPy v1.8.0 Manual CSR Matrix的存储结构包含三列数据: Index Pointers:表示数据索引的偏置,该列表中每个元素表示“当前行最后一个数据的索引”相对“上一行行最后一个数据的索引”的偏移量(差值)
压缩稀疏行(Compressed Sparse Row,CSR)是一种常用的稀疏矩阵存储格式。CSR存储格式通过压缩非零元素的行指针和列索引,以及存储非零元素的值,来有效地表示稀疏矩阵。它包含以下几个关键组成部分: row_ptr(行指针数组):它是一个长度为rows + 1的数组,用于存储每一行在col_indices和elements数组中的起始索引...