csr_matrix参数解析 压缩稀疏矩阵构造时的参数从官网看不明白,参考如下: >>>indptr=np.array([0,2,3,6])>>>indices=np.array([0,2,2,0,1,2])>>>data=np.array([1,2,3,4,5,6])>>>csr_matrix((data,indices,indptr),shape=(3,3)).toarray()array([[1, 0, 2],[0, 0, 3],[4, 5...
csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)])是创建稀疏矩阵的一种特殊方式，数据、索引和指针共同定义矩阵。connected_components函数 在得到稀疏矩阵后，常用于求解图的连通性。函数调用形式为scipy.sparse.csgraph.connected_components(csgraph)。参数解释：csgraph为稀疏矩阵，directed参数默认...
connection: [‘weak’|’strong’]。 如果directed参数设置为False, 则不考虑该参数,即无向图的强连通性和弱连通性结果一样;如果directed参数设置为True,而且connection='weak',假设结点A可以到达结点B,则二者是连通的,不管B是否能到达A,如果directed参数设置为True,而且connection='strong',假设结点A可以到达结点B,...
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）作为参数，调用CSR矩阵构造函数生成稀疏矩阵。4. 也可以通过特定的转换函数将其他形式的数据结构转化为CSR矩阵。对于获取稀疏...
经常的用法大概是这样的:coo_matrix((data, (i, j)), [shape=(M, N)]) 这里有三个参数: data[:] 就是原始矩阵中的数据,例如上面的4,5,7,9; i[:] 就是行的指示符号;例如上面row的第0个元素是0,就代表data中第一个数据在第0行; j[:] 就是列的指示符号;例如上面col的第0个元素是0,就代表...
scipy.sparse.csr_matrix.min函数用于计算压缩稀疏行矩阵(Compressed Sparse Row Matrix,CSR矩阵)中的最小值。默认情况下,该函数将考虑所有非零元素并计算最小值。然而,有时我们希望忽略掉隐式零(在CSR矩阵中表示为未显示存储的零值)。 要忽略隐式零,可以使用scipy.sparse.csr_matrix.min函数的参数min_val...
对于第i行，[indptr[i]:indptr[i+1]]返回要取自第i行data并indices对应于第i行的元素的索引。所以...
1、FM背景 在计算广告和推荐系统中，CTR预估(click-through rate)是非常重要的一个环节，判断一个商品...
本文简要介绍 python 语言中 scipy.sparse.isspmatrix_csr 的用法。 用法: scipy.sparse.isspmatrix_csr(x)#x是csr_matrix 类型的吗?参数 :: x: 检查对象是否为 csr 矩阵 返回 :: bool 如果x 是 csr 矩阵,则为 True,否则为 False 例子:>>> from scipy.sparse import csr_array, csr_matrix, coo_...