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 =spsolve(A, q)。
为了方便记忆可以把csc分成三个单词compress sparse column,因此csr是按列压缩的稀疏矩阵。 3.1 csc_matrix返回值的解释 类比于跟csr的解释csc的解释相同。 csc_matrix矩阵返回值有三个属性indptr indices data 可以分别对应 count index data 三个通俗的解释。 由于csc_matrix是按列压缩的矩阵...
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...
coo_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) A sparse matrix in COOrdinate format. 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 sto...
CSC (Compressed Sparse Column) 格式:通过列指针、行索引和值来存储非零元素。 DOK (Dictionary of Keys) 格式:通过字典存储非零元素。 LIL (List of Lists) 格式:通过链表存储非零元素。 2.23.2 CSR格式解析 2.23.2.1 CSR格式的基本概念 CSR 格式通过三个数组来存储稀疏矩阵: ...
目录1 引言2 csr_matrix2.1 csr_matrix 返回值解释2.2 csr_matrix 定义矩阵3 csc_matrix3.1 csc_matrix返回值的解释4 coo_matrix5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...
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...
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...
在将NumPy数组转换成SciPy稀疏矩阵时,可以使用`scipy.sparse.coo_matrix`、`scipy.sparse.csr_matrix`和`scipy.sparse.csc_matrix`等方法。 (1)COO格式 COO格式是一种简单直接的稀疏矩阵存储格式,其主要由三个数组构成,分别存储非零元素的行坐标、列坐标和对应的值。我们可以使用`scipy.sparse.coo_matrix`方法将Nu...
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) ...