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]# 每一行第一个非零元素的位置# 创建 CSR 格式的稀疏矩阵A=csr_matrix((data,indices,indptr),shape=(3,3))# 输出稀疏矩阵print(A.toarray())# 输出: [[1 0 0]# [0 2 3]# [0 0 4]]...
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...
CSR矩阵是一种压缩稀疏行矩阵的存储格式,而numpy数组是一种常规的多维数组。 使用toarray()方法可以将CSR矩阵转换为对应的numpy数组,这样可以方便地进行索引操作和其他numpy数组支持的操作。下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix # 假设有一个CSR矩阵...
import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix def make_csr(n, N): rows = np.random.choice(N, n) cols = np.random.choice(N, n) data = np.ones(n) return csr_matrix((data, (rows, cols)), shape=(N,N), dtype=np.float32) 上面的代码在n矩阵中生成具有NxN非零元素的稀疏...
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...
到目前为止,我将数据收集到一个 numpy 数组中,然后转换为 Scipy 中的csr_matrix 。这是正确的方法吗?我不知道如何从头开始构建稀疏矩阵,这可能是不可能的。任何帮助深表感谢!原文由 patrick 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 pythonnumpymatrixscipyscikit-learn...
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,数据不变,存储形式发生改变,...
importnumpyasnp# 导入NumPy库fromscipy.sparseimportcsr_matrix# 从SciPy中导入CSR稀疏矩阵 1. 2. 步骤2: 创建 NumPy 矩阵 接下来,我们将创建一个示例 NumPy 矩阵。在这个例子中,我们将创建一个 3x3 的矩阵。 # 创建一个示例 NumPy 矩阵dense_matrix=np.array([[0,0,3],[4,0,0],[0,5,0]])print(...
sparse import csr_matrix import tempfile # 示例数据 data = np.random.rand(10000, 10000) # 使用稀疏矩阵替代密集矩阵 sparse_data = csr_matrix(data) # 分块处理数据 block_size = 1000 for i in range(0, data.shape[0], block_size): block = data[i:i+block_size] # 处理block数据... ...
import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix 创建一个稀疏矩阵: 代码语言:txt 复制 matrix = np.array([[0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 3, 4, 0]]) sparse_matrix = csr_matrix(matrix) 使用切片操作获取所需的切片: ...