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 上面的csr_matrix是通俗易懂的解释方法,下面我们以csc_matrix为例来看看比较官方的解释: 代码语言:javascript 复制 # 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...
[0, 0, 0, 0]], dtype=int8) csc_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)]) 举例如下: import numpy as np from scipy.sparse import csc_matrix row=np.array([0,2,2,0,1,2])col=np.array([0,0,1,2,2,2])data=np.array([1,2,3,4,5,6])csc_matrix((data,(ro...
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,...
csc_matrix:Compressed Sparse Column matrix(压缩稀疏列矩阵) csr_matrix:Compressed Sparse Row matrix(压缩稀疏行矩阵) 这三个函数都是用来构建稀疏矩阵(矩阵中非0元素较少)的,而且可以得到一样的矩阵,只是方式不同。 coo_matrix 先从容易理解的coo_matirx开始,帮助大家对构造稀疏矩阵方法有个初步的认识。 from ...
scipy中的稀疏矩阵coo_matrix,csr_matrix,csc_matrix coo_matrixCOO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_dense...
slow column slicing operations (consider CSC) changes to the sparsity structure are expensive (consider LIL or DOK) 上述官方文档时稀疏矩阵的一些特性以及csr_matrix的优缺点,并且在指明各种缺点的同时,提供了可以考虑的技术实现。 代码示例1 import numpy as np ...
scipy中的稀疏矩阵coo_matrix,csr_matrix,csc_matrix 技术标签:tensorboard 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与其他稀疏矩阵存储格式转换的媒介。 3:支持相同的(row,col)坐标上存放多个值。 COO缺点...
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_dense()把它转换成CSR或稠密矩阵。 libsvm转coo_matrix: 1:读libsvm格式数据; 2:libsvm转换成COO代码: 注:最后一行coo_matrix()一定要指定shape,因为coo只保留了有值的坐标,不指定shape无法还原矩阵。
[[1, 0, 4],[0, 0, 5],[2, 3, 6]])输出如下：array([[1, 0, 4],[0, 0, 5],[2, 3, 6]])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。