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_ma...
一、根据坐标col,以及值进行表示生成矩阵。 代码 >>> 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)).toarray() array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], [4, 5, 6]])...
matrix = pickle.load(infile) return matrix %time save_pickle(matrix, 'test_pickle.mtx') CPU times: user 260 ms, sys: 888 ms, total: 1.15 s Wall time: 1.15 s %time matrix = load_pickle('test_pickle.mtx') CPU times: user 376 ms, sys: 988 ms, total: 1.36 s Wall time: 1.37 s...
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=...
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。
scipy.sparse.csr_matrix(Compressed Sparse Row matrix,压缩稀疏行矩阵)有如下几种实例化的方法: csr_matrix(D):传入一个稠密矩阵D。 csr_matrix(S):传入一个稀疏矩阵S(得到的结果与S.tocsr()相同)。例如: graph=[[0,1,1,0,0],[0,0,1,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,1],[0,0,0,0,0]...
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 SparseRowmarix) 和sparse.csc_matric(csc:Compressed SparseColumnmarix) 官网直通车:直通车 csr_matrix 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
对于稀疏图,最直观的压缩存储方式是只存储矩阵matrix中的非零元素以及这些元素的位置,也就是以三元组的方式存储(i, j, x)。(i, j, x)同样表示结点i与结点j之间的边的长度为x,如图1b所示。 使所有三元组的横坐标单独组成 row 数组,纵坐标单独组成 column 数组,数值单独组成 data 数组就形成了稀疏矩阵的COO...
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 csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]) ...
I need to calculate the Euclidean Distance between all points that is stored in csr sparse matrix and some lists of points. It would be easier for me to convert the csr to a dense one, but I couldn't due to the lack of memory, so I need to keep it as csr. ...