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([1,2,3,4,5,6]) >>>csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3)).toarray() array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], [4, 5, 6]])...
coo_matrix的优点:有利于稀疏格式之间的快速转换(tobsr()、tocsr()、to_csc()、to_dia()、to_dok()、to_lil();允许重复项(格式转换的时候自动相加);能与CSR / CSC格式的快速转换 coo_matrix的缺点:不能直接进行算术运算,包括赋值 初始化方式: coo_matrix(D), D代表密集矩阵 赋值: >>> import numpy as...
dok_matrix: Dictionary of Keys format coo_matrix: COOrdinate format (aka IJV, triplet format) dia_matrix: DIAgonal format 在用python进行科学运算时,常常需要把一个稀疏的np.array压缩,这时候就用到scipy库中的sparse.csr_matrix(csr:Compressed Sparse Row marix) 和sparse.csc_matric(csc:Compressed Sparse...
CSR、CSC是用于矩阵-矩阵和矩阵-向量运算的有效格式,LIL格式用于生成和更改稀疏矩阵。Python不能自动创建稀疏矩阵,所以要用scipy中特殊的命令来得到稀疏矩阵。 (1)压缩稀疏行(CSR,Compressed Sparse Row):或csr_matrix 按行对矩阵进行压缩的。 CSR使用了三个数组,分别为数值、行偏移(表示某一行的第一个元素在数值...
A=csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray() #生成CSR格式的矩阵 print(A) #运行结果: [[1 0 2] [0 0 3] [4 5 6]] 解析:第i行的列索引存储在indices[indptr[i]:indptr[i+1]]中,对应的值为data[indptr[i]:indptr[i+1]]。即例如第0行的列索引为indices[0:2]=[...
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:...
csr_matrix是按行对矩阵进行压缩的,csc_matrix是按列对矩阵进行压缩的。通过row_offsets,column_indices,data来确定矩阵。column_indices,data与coo格式的列索引与数值的含义完全相同,row_offsets表示元素的行偏移量。 用如下例子说明: >>>indptr = np.array([0,2,3,6])# 元素的行偏移量>>>indices = np....
使用scipy.sparse模块中的csr_matrix方法,将数据透视表转换为用于拟合模型的数组矩阵。 fromscipy.sparseimportcsr_matrixmovie_features_df_matrix=csr_matrix(movie_features_df.values) 最后,使用之前生成的矩阵数据,来训练来自sklearn中的NearestNeighbors算法。并设置参数:metric = 'cosine', algorithm = 'brute' ...
# 创建一个更大的矩阵matrix_large = np.array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],[3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]])# 创建一个压缩行(CSR)矩阵matrix_large...
csr_matrix是按行对矩阵进行压缩的,csc_matrix是按列对矩阵进行压缩的。通过row_offsets,column_indices,data来确定矩阵。column_indices,data与coo格式的列索引与数值的含义完全相同,row_offsets表示元素的行偏移量。 用如下例子说明: >>> indptr = np.array([0, 2, 3, 6]) # 元素的行偏移量 ...