scipy中的稀疏矩阵coo_matrix,csr_matrix,csc_matrix coo_matrix COO优点: 1:容易构造,比较容易转换成其他的稀疏矩阵存储格式(CSR等) 2:写程序可以将libsvm格式的数据转换成COO比较容易,应该是充当libsvm与其他稀疏矩阵...景: 加载数据文件时使用coo_matrix快速构建稀疏矩阵,然后调用to_csr()、to_csc()、to_...
coo_matrix元素访问coo_matrix的存储方式比较特殊,无法直接访问其中的元素,需要转成csc_matrix SciPy教程 - 稀疏矩阵库scipy.sparse support: –arithmetic operations –slicing 缺点:不能直接进行科学计算和切片操作 COO格式常用于从文件中进行稀疏矩阵的读写,如...主要优点是灵活、简单,仅存储非零元素以及每个非零...
AI代码解释 >>>from scipy.sparseimportcoo_matrix>>>coo_matrix((3,4),dtype=np.int8).toarray()array([[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0]],dtype=int8) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>row=np.array([0,3,1,0])>>>col=np.array([0,3,1,2])>>>data=np...
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=...
Scipy中csr_matrix和csc_matrix函数详解,概述在用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:CompressedSparseRowmarix)和sparse.csc_matric(csc:CompressedSparseColumnmarix)scipy.sparse.csr_matrix官方AP
参考:链接 orig = np.array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], [4, 7, 6]]) 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
三、常用的CSR和CSC稀疏矩阵构造方法。 Scipy包里常用的两种稀疏矩阵的格式。其构造方法: Thiscanbeinstantiatedinseveralways:csr_matrix(D)withadensematrixorrank-2ndarrayDcsr_matrix(S)withanothersparsematrixS(equivalenttoS.tocsr())csr_matrix((M,N),[dtype])toconstructanemptymatrixwithshape(M,N)dtypeis...
createCSRMatrix函数用于创建一个CSR矩阵。 接受矩阵的行数、列数和非零元素的个数作为参数,并返回创建的CSR矩阵。 在函数内部,通过动态内存分配分别为elements、row_ptr和col_indices分配内存空间,并将row_ptr数组的所有元素初始化为0,最后返回创建的矩阵。
Scipy库中提供两种常用的稀疏矩阵格式：CSR（Compressed Sparse Row）和CSC（Compressed Sparse Column）。其构造方法如下：1. 确定矩阵shape，即x和y的最大值。2. 创造一个data数组，其大小与shape一致，所有元素初始化为1，表示存在交互。3. 将shape、data数组和额外的索引信息（如行索引和列索引）作为...
csr_matrix表示逐行(注意csr的r,row)压缩矩阵,类似地,也有个函数csc_matrix(c:column)表示逐列压缩。形式:csr_matrix( (data, indices, indptr), shape=(x,y) )shape就是压缩后的矩阵地形状,x行...