csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)]) data,row_ind,col_ind的关系为:a[row_ind[k], col_ind[k]] = data[k] row=np.array([0,0,1,2,2,2])col=np.array([0,2,2,0,1,2])data=np.array([1,2,3,4,5,6])csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3))...
CSR方法采取按行压缩的方式，使用三个数组表示原始矩阵。首先，数据元素存储在'data'数组中，表示每一行的非零数值。每行的索引则在'indptr'数组中体现，注意，每个值代表该行中的非零元素数量。以矩阵第一行为例，data[ indptr[0]: indptr[1] ]，即data[0:2]，包含数值1和2。接下来，我们需要...
非零数值有data[ indptr[i]: indptr[i+1] ] 总结:三个数组中data最好理解所有非零数值,indices和data值对应每一个数值的列索引,每行值的索引在indptr中(本行的第一个索引开始,到下一行开头结束),从而得到每行值的数值个数,再去indices中配对列索引,然后构造矩阵。
coo_matrix由于构造方便容易理解，所以通常都是先构造该矩阵然后调用tocsr和tocsc函数来获取另外两种矩阵的存储。csr_matrix支持快速的按行切片，而csc_matrix则支持快速按列切片操作。
在Python中,可以使用scipy库中的稀疏矩阵(sparse matrix)模块来处理稀疏csr矩阵。稀疏矩阵是一种特殊的矩阵,其中大部分元素为零。 要从稀疏csr矩阵中选择前几个结果,可以使用矩阵的切片操作。首先,需要将稀疏矩阵转换为CSR格式,然后可以使用切片操作选择所需的结果。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import...
其他参考链接: https://blog.csdn.net/gaoborl/article/details/82869858 https://www.cnblogs.com/xbinworld/p/4273506.html https://en.wikipedia.org/wiki/Sparse_matrix(上面对稀疏矩阵的格式,有较为详细的说明)在Storing a sparse matrix 部分;
与我最初使用的方法相比，我发现了一种更有效的方法来覆盖scipy稀疏CSR矩阵每行中的非零元素。下面是...
...由于在内存中存储顺序的差异,csc_matrix 矩阵更适合取列切片, 而 csr_matrix 矩阵更适合用来取行切片。...coo.col # 矩阵列索引 ### CSR\CSC\BSR 特有的 bsr.indices # 索引数组 bsr.indptr # 指针数组 bsr.has_sorted_indices...# 索引是否排序 bsr.blocksize # BSR矩阵块大小 通用方法 import ...
[1,2,3,4,5,6])N=coo_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3))M2=csr_matrix(N)print(M2)# 用一个形状元组作为参数M3=csr_matrix((3,4),dtype=np.int8)print(M3)# 用一个(data, (row_ind, col_ind))元组作为参数row_ind=np.array([0,0,1,2,2,2])col_ind=np.array([0,2,2,0,...
与我最初使用的方法相比，我发现了一种更有效的方法来覆盖scipy稀疏CSR矩阵每行中的非零元素。下面是...