Python每日学习,稀疏矩阵scipy.sparse 中的csr_matrix 风云亭 擅长领域 5G,V2X无人驾驶,智慧交通,云 稀疏矩阵的两种表示方法。 一、根据坐标col,以及值进行表示生成矩阵。 代码 >>> row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2])>>> col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])>>> data = np.array([...
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))# 定义密集向量 xx=np.array([1,2,3])# 计算矩阵向量乘法 y = A * xy=A.dot(x)# 计算矩阵向量乘法# 输出结果print
matrix = pickle.load(infile) return matrix %time save_pickle(matrix, 'test_pickle.mtx') CPU times: user 260 ms, sys: 888 ms, total: 1.15 s Wall time: 1.15 s %time matrix = load_pickle('test_pickle.mtx') CPU times: user 376 ms, sys: 988 ms, total: 1.36 s Wall time: 1.37 s...
代码语言:txt 复制 combined_matrix = vstack([matrix1, matrix2]) vstack函数可以将多个CSR矩阵按垂直方向进行组合,返回一个新的CSR矩阵combined_matrix。在这个例子中,将matrix2组合到matrix1的下方。 组合后的CSR矩阵combined_matrix可以直接使用,进行后续的计算和操作。 总结起来,使用scipy库中的CSR矩阵和vsta...
csr_matrix(arr).data 选择题 以下说法不正确的是? import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix arr = np.array([[0, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 2]]) print(csr_matrix(arr).data) A选项:csr_matrix(arr).data查看稀疏矩阵中非零元素 B选项:结果为[1 1 2] C选项:结果返回...
在Python中,可以使用scipy库中的稀疏矩阵(sparse matrix)模块来处理稀疏csr矩阵。稀疏矩阵是一种特殊的矩阵,其中大部分元素为零。 要从稀疏csr矩阵中选择前几个结果,可以使用...
代码中,我们首先使用numpy库创建了一个CSR矩阵,然后使用scipy.sparse.csr_matrix()函数将数据、行索引和列索引传递给构造函数,创建了一个CSR矩阵对象。最后,我们使用todense()方法,将CSR矩阵转换为密度矩阵。 应用示例 为了更好地理解CSR矩阵转换为密度矩阵的应用场景,我们以量子计算为例进行说明。
对于稀疏图,最直观的压缩存储方式是只存储矩阵matrix中的非零元素以及这些元素的位置,也就是以三元组的方式存储(i, j, x)。(i, j, x)同样表示结点i与结点j之间的边的长度为x,如图1b所示。 使所有三元组的横坐标单独组成 row 数组,纵坐标单独组成 column 数组,数值单独组成 data 数组就形成了稀疏矩阵的COO...
sp.csc_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 思路 由第一个coo的缺点,自然会想到将行或列变成一个范围,由此减少行或列重复出现数字的空间。 csc的思路就将列的范围给出,行索引号给出,这样可以构造一个稀疏矩阵。具体的,我们拿上面的例子来说,indptr是[...
本文简要介绍 python 语言中 scipy.sparse.csr_matrix.diagonal 的用法。 用法: csr_matrix.diagonal(k=0)#返回数组/矩阵的第 k 个对角线。参数 :: k: 整数,可选 获取哪条对角线,对应元素a[i, i+k]。默认值:0(主对角线)。例子:>>> from scipy.sparse import csr_array >>> A = csr_array([[1...