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([...
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...
csr_matrix是Compressed Sparse Row matrix的缩写组合,下面介绍其两种初始化方法 csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)]) wheredata,row_indandcol_indsatisfy the relationshipa[row_ind[k],col_ind[k]]=data[k]. csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]) is t...
import scipy.sparse as sp # 创建稀疏csr矩阵 matrix = sp.csr_matrix([[1, 0, 2], [0, 3, 0], [4, 0, 5]]) # 将稀疏矩阵转换为CSR格式 matrix_csr = matrix.tocsr() # 选择前几个结果(例如前两个) selected_results = matrix_csr[:2] print(selected_results) 输出结果为: 代码语言:...
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vstack函数,可以在Python...
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...
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...
if matrix[row+i,col+j]==0: return Node('E',True,None,None,None,None) else: return Node(matrix[row+i,col+j],True,None,None,None,None) return Node() else: #说明为中间结点 root = Node('M',False,None,None,None,None) n = D//2 #求方格的一半长 ...
The size of matrix is 128x256. Its 93% values are 0. Ironically the multiplication using numpy is faster than scipy.sparse. I do not know why? The code I am using is: import numpy,time W=numpy.random.choice([0, 1], size=(128,256), p=[0.93,0.07]) start=time.tim...