前文:对离散后的线性方程组求解时,采用AMG算法,但由于代数形式 Ax=b 的矩阵A是稀疏矩阵,程序为了减少储存空间,提高利用率,对矩阵A先进行变换至类似三对角形式的矩阵,然后采取Compressed Sparse Row(CSR)格式管理。 一、概念:压缩稀疏行(CSR)格式是一种以节省内存的方式存储稀疏矩阵的方法。它使用三个数组:data,in...
4.其他稀疏矩阵格式 除了CSR和CSC格式外,还有一些其他的稀疏矩阵存储格式: COO(Coordinate List)格式:通过三组数组来存储矩阵的行索引、列索引和非零值,适合于稀疏矩阵的插入操作。 DIA(Diagonal Storage)格式:适用于对角线矩阵,通过存储每一对角线上的非零元素来节省空间。 LIL(List of Lists)格式:每行的非零元素...
在CSR矩阵中,values数组存储非零元素的值为[1, 2, 3, 4, 5],col_indices数组存储对应的列索引为[0, 2, 2, 0, 1],row_pointers数组存储每一行的起始位置在values数组中的索引以及最后一行最后一个数在values数组中的索引:[0, 2, 3, 5]。 fromscipy.sparseimportcsr_matrix# 定义稀疏矩阵sparse_matrix=...
在 CSR 格式中,矩阵的非零元素以行为主的顺序存储, 同时使用两个附加的数组来存储行偏移和列索引信息。 考虑一个稀疏矩阵: 在CSR 格式中,这个矩阵的非零元素按行主序存储为 [1, 2, 3, 4, 5]。同时,使用两个附加数组存储行偏移和列索引信息: 1. 数值数组(Values Array): values=[1,2,3,4,5] 2....
csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)]):data 是非零元素值,row_ind 是非零元素行索引,col_ind 是非零元素的列索引,shape 是矩阵的行列数(M 行 N 列),默认会通过非零元素行索引外加上非零元素列索引进行推断。 csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]):第...
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...
pandas级数(Series)是pandas库中的一种数据结构,它是一维带标签的数组,可以存储任意类型的数据。csr矩阵(Compressed Sparse Row matrix)是一种用于表示稀疏...
与CSR矩阵相对应的是COO矩阵（Coordinate Matrix），它以更直观的方式存储非零元素的坐标和值。同样地，对于同样的3x3稀疏矩阵，COO矩阵将通过三个数组来记录非零元素的位置和值。COO矩阵在构建过程中更为简单，支持快速的随机访问，但其在稀疏矩阵运算中，由于元素存储无序，可能会导致计算效率降低。在...
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...
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...