2.1 csr_matrix 返回值解释 2.2 csr_matrix 定义矩阵 3 csc_matrix 3.1 csc_matrix返回值的解释 4 coo_matrix 5 稀疏矩阵的运算 5.1 加法 5.2 乘法 5.3 提取行列 1 引言 在矩阵处理中为了减少内存的占用经常用到各种形式的稀疏矩阵存储方式(比如单位阵,会造成空间浪费),这时就采用矩阵压缩的方式来表述,...
csc_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) Compressed Sparse Column matrix csr_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) Compressed Sparse Row matrix dia_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) Sparse matrix with DIAgonal storage dok_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) Dictionary Of Keys based sparse ma...
csr_matrix是按行对矩阵进行压缩的,csc_matrix是按列对矩阵进行压缩的。通过row_offsets,column_indices,data来确定矩阵。column_indices,data与coo格式的列索引与数值的含义完全相同,row_offsets表示元素的行偏移量。 用如下例子说明: >>> indptr = np.array([0, 2, 3, 6]) # 元素的行偏移量 >>> indice...
创建稀疏矩阵:可以使用scipy.sparse模块中的不同函数来创建不同格式的稀疏矩阵,如csr_matrix、csc_matrix、lil_matrix等。 矩阵运算:稀疏矩阵支持基本的矩阵运算,如加法、乘法等。运算时需要保持矩阵格式的一致性。 转换为密集矩阵:可以使用toarray()方法将稀疏矩阵转换为NumPy的密集矩阵格式。 稀疏求解:对于稀疏线性方...
假设B=inv（A），如果你后续要用到B，比如求p=B*q，你可以先用csc_matrix()将A和q变为csc类型的...
\end{bmatrix} ] 其CSR 格式表示为: data= [1, 2, 3, 4] indices= [0, 1, 2, 2] indptr= [0, 1, 3, 4] 2.23.2.3 代码实现 importnumpyasnpfromscipy.sparseimportcsr_matrix# 定义稀疏矩阵data=[1,2,3,4]# 非零元素的值indices=[0,1,2,2]# 非零元素的列索引indptr=[0,1,3,4]# ...
import numpy as np # 创建两个numpy数组 array1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) array2 = np.array([[5, 6], [7, 8]]) # 使用block函数创建块矩阵 block_matrix = np.block([[array1, array2], [array2, array1]]) print(block_matrix) ...
scipy.sparse库提供了多种稀疏矩阵类型,包括CSR(Compressed Sparse Row)、CSC(Compressed Sparse Column)、COO(Coordinate)、DOK(Dictionary of Keys)等。 以下是一个简单的示例,演示如何将NumPy数组转换为CSR稀疏矩阵: import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix # 创建一个NumPy数组 arr = np.array...
将X = check_array(X,accept_sparse='csc',copy=copy,ensure_2d=False,warn_on_dtype=True,estimator='the scale function',dtype=FLOAT_DTYPES) 删除并 加上x = np.array(x).astype(float) 解决方式2: x = np.array(x).astype(float) xr = np.rollaxis(x, axis=axis) ...
A），如果你后续要用到B，比如求p=B*q，你可以先用csc_matrix()将A和q变为csc类型的数据，然后p...