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)数组则存储每行非零元素的起始位置在data和indices数组中的索引。 示例说明 假设有以下稀疏矩阵A: (0, 1) 5 (1, 0)
一、CSR存储格式简介 CSR,即Compressed Sparse Row,是一种压缩稀疏矩阵的存储格式。在CSR格式中,我们使用三个数组来表示一个稀疏矩阵:值数组(values),列索引数组(col_ind),行偏移数组(row_ptr)。具体来说,值数组存储矩阵中非零元素的数值,列索引数组存储非零元素对应的列索引,而行偏移数组则记录了每一行中第一...
CSR（Compressed Sparse Row）格式是一种将稀疏矩阵存储为三个数组的方法：一个行指针数组、一个列指针数组和一个值数组。行指针数组指向矩阵中非零元素的行，列指针数组指向每行的第一个非零元素，值数组存储非零元素的实际值。与COO和CSC格式相比，CSR格式的优点在于其压缩性较高，可以有效地减少存储空间。3. ...
最近,在学习一些图处理的相关知识,初次接触到图的CSR存储格式,在此整理记录,同时希望与大家交流讨论。 图是用于描述对象间关系的基本结构,顶点表示对象,边表示连接关系。 根据连接关系的紧密可以将图分为稀疏图和稠密图,两者是相对的概念,并不存在明确的划分界限。稀疏图可以理解为仅有少部分对象间存在关联,稠密图反...
稀疏矩阵是指矩阵中的元素大部分是0的矩阵,事实上,实际问题中大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵,很多稀疏度在90%甚至99%以上。因此我们需要有高效的稀疏矩阵存储格式。本文总结几种典型的格式:COO,CSR,DIA,ELL,HYB。 (1)Coordinate(COO) 这是最简单的一种格式,每一个元素需要用一个三元组来表示,分别是(行号,列号...
与adj_coo情况类似,如果邻接矩阵中只记录了两个结点是否相连,并没有记录边的信息(如图4a),我们便不需要记录 data 数据,如此可以进一步压缩存储空间。 图4 adj_csr表示 五、格式转换代码 这里仅展示 adj_coo 转 adj_csr 的代码: def adjcoo2adjcsr(adj_coo, node_count): sour = adj_coo[0] dist ...
CSR和CSC是其中两种常见的格式,本文将深入讲解它们的原理。 CSR 基本概念及原理 在CSR格式中,稀疏矩阵以三个数组来存储:值数组(Values array)、列索引数组(Column index array)和行偏移数组(Row offset array)。每个数组的长度与非零元素的个数相同。 •值数组存储了非零元素的值,按照矩阵的行优先顺序排列; ...
对于稀疏矩阵的存储,为了达到压缩的目的(节省存储空间),只存储非0元素值,但是也要保留非零元素的位置,方便恢复.所以,我们存储时不仅存储非零元素值,同时存储其坐标位置(row,column). 针对这两者的存储,会出现不同的设计方案.这里主要介绍COO,CSR和CSC存储格式.我们使用三个数组row,column和data分别用来...
稀疏矩阵的存储格式 之 CSR/CSC - 张沈鹏,在路上... - ITeye技术网站稀疏矩阵的存储格式 之 CSR/CSC 博客分类:PythonJ#CC++C#HTMLR是Row,C是Column 以csr为演示 I中每一个元素代表一行,其数值代表该行从J中哪个元素开始.J是列号了 空间 2*