为了方便记忆可以把csr分成三个单词compress sparse row,因此csr是按行压缩的稀疏矩阵。 2.1 csr_matrix 返回值解释 csr_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csr_matrix是按行压缩的矩阵indptr(count)为每行中元素不为0个数的计数,...
使用SciPy 的csr_matrix方法,我们可以将刚刚创建的 NumPy 矩阵转换为稀疏矩阵。CSR(Compressed Sparse Row)格式是一种高效的稀疏矩阵存储格式。 #将NumPy矩阵转换为CSR稀疏矩阵sparse_matrix=csr_matrix(dense_matrix)print("\n转换后的稀疏矩阵:")print(sparse_matrix)# 输出稀疏矩阵以验证转换是否成功 1. 2. 3. ...
import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix, lil_matrix, coo_matrix 2. 选择适合的稀疏矩阵格式 scipy.sparse提供了多种稀疏矩阵格式,每种格式都有其适用的场景和性能特点。常见的格式包括: csr_matrix(Compressed Sparse Row):行压缩稀疏格式,适用于快速的行访问和矩阵向量乘法。 lil_matrix(List...
import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix # 创建一个NumPy数组 arr = np.array([[0, 0, 3], [4, 0, 0], [0, 5, 0]]) #将NumPy数组转换为CSR稀疏矩阵 sparse_matrix = csr_matrix(arr) print(sparse_matrix) 复制代码 通过这种方式,可以将普通的NumPy数组转换为稀疏矩阵,从而节省...
#将CSR矩阵转换为numpy数组 numpy_array = csr_matrix.toarray() # 现在可以对numpy数组进行索引操作 # 例如,获取第一行的数据 first_row = numpy_array[0] # 或者获取某个特定位置的值 value = numpy_array[2, 3] 这种方法的优势是简单直接,转换后的numpy数组可以直接使用numpy提供的丰富功能进行操作...
这里我们采用了Count,为了体现手撕,使用了Python的Counter,为了体现numpy矩阵运算的思路,使用了scipy的稀疏矩阵sparse.csr_matrix。 fromcollectionsimportCounterfromscipy.sparseimportcsr_matrixdefget_term_doc_matrix(label_list,vocab_len):j_indices=[]indptr=[]values=[]indptr.append(0)fori,docinenumerate(label...
(matrix.size)#6# 查看维数print(matrix.ndim)#2# 转换为矩阵格式matmatrix = np.mat(matrix)print(type(matrix))#<class 'numpy.matrix'>fromscipyimportsparse# 转换为压缩的稀疏行矩阵matrix = sparse.csr_matrix(matrix)print(matrix)# (1, 0) 2# (2, 1) 3print(type(matrix))#<class 'scipy....
现在我们可以填充压缩稀疏行 (CSR) 矩阵。 from scipy import sparse # Build a compressed sparse row matrix with the constructor: # csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)]) result = sparse.csr_matrix((np.ones(shape=Ntrue), positions), shape=(N,N)) 请注意,此解决方...
# Load libraries import numpy as np from scipy import sparse # 创建矩阵 matrix = np.array([[0, 0], [0, 1], [3, 0]]) # 创建压缩稀疏行(CSR)矩阵 matrix_sparse = sparse.csr_matrix(matrix) 注意:有许多类型的稀疏矩阵。 在上面的示例中,我们使用 CSR,但我们使用的类型应该反映我们的用例...
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...