AI代码解释 # 示例解读>>>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])>>>csc_matrix((data,indices,indptr),shape=(3,3)).toarray()array([[1,0,4],[0,0,5],[2,3,6]])# 按col列来压缩 # 对于第i列,非0数据行是in...
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...
scipy.sparse.csc_matrix 官方API介绍 csc_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]) is the standard CSC representation where the row indices for column i are stored in indices[indptr[i]:indptr[i+1]] and their corresponding values are stored in data[indptr[i]:indptr[i+1]]. If ...
csc_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]) is the standard CSC representation where the row indices for column i are stored in indices[indptr[i]:indptr[i+1]] and their corresponding values are stored in data[indptr[i]:indptr[i+1]]. If the shape parameter is not supplied...
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...
python函数之csr_matrix 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就是压缩后的矩阵的形状,x行y列; data就是矩阵里面存储的值;...
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_0 = csr_matrix((data, indices, indptr), shape = (3,3))print(csr_matrix_0.toarray())# 输出:# [[1 0 2]# [0 0 3]# [4 5 6]] 参考文章: 看的懂的scipy.sparse.csr_matrix和scipy.sparse.csc_matrix. 我累了,毁灭吧。