coo_matrix可以通过四种方式实例化,除了可以通过coo_matrix(D), D代表密集矩阵;coo_matrix(S), S代表其他类型稀疏矩阵或者coo_matrix((M, N), [dtype])构建一个shape为M*N的空矩阵,默认数据类型是d,还可以通过(row, col, data)三元组初始化: >>>importnumpyasnp>>>froms
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 Column marix) 使用lil_matrix和dok_mat...
csr_matrix: Compressed Sparse Row format(压缩稀疏行) bsr_matrix: Block Sparse Row format(块稀疏行) lil_matrix: List of Lists format(列表的列表) dok_matrix: Dictionary of Keys format(字典键值) coo_matrix: COOrdinate format (aka IJV, triplet format)()(坐标) dia_matrix: DIAgonal format()(对...
使用scipy.sparse.csr_matrix函数创建。 CSC(Compressed Sparse Column)格式: 以列为主进行压缩存储,适合进行列相关的操作。 使用scipy.sparse.csc_matrix函数创建。 COO(COOrdinate)格式: 通过三个数组(行索引、列索引、值)来存储非零元素的位置和值,是最直观的存储方式。 使用scipy.sparse.coo_matrix函数创建。 LI...
lil_matrix: List of Lists format dok_matrix: Dictionary of Keys format coo_matrix: COOrdinate format (aka IJV, triplet format) dia_matrix: DIAgonal format 下面介绍常用的几种稀疏矩阵类型: coo_matrix coo_matrix是最简单的存储方式。采用三个数组row、col和data保存非零元素的行下标,列下标与值。这三...
除了spmatrixSparse类型外，其余稀疏矩阵类型均可通过scipy.sparse提供的相应函数进行初始化。例如，可以使用scipy.sparse.coo_matrix来初始化一个COO格式的稀疏矩阵，通过传入非零元素的坐标和值来构建。三、矩阵操作 构造函数：用于根据给定的参数和数据创建稀疏矩阵。判别函数：如scipy.sparse.issparse，用于...
isspmatrix_lil(x):x是否为lil_matrix类型 isspmatrix_dok(x):x是否为dok_matrix类型 isspmatrix_coo(x):x是否为coo_matrix类型 isspmatrix_dia(x):x是否为dia_matrix类型 4.4 针对元素的函数 内函数中有很多作用在矩阵元素的函数,下面列出一些函数。 arcsin():每个元素进行arcsin运算 floor():每个元素进行floo...
matrix = coo_matrix((data, (rows, cols)), shape=(3, 3)) print(matrix.toarray()) “` 3. SymPy:SymPy是一个Python库,用于进行符号计算。它可以用于代数运算、解方程、微积分等。SymPy中也提供了Matrix类,用于进行矩阵计算。 使用SymPy创建矩阵可以使用Matrix类的构造函数,传入一个二维列表或元组。例如:...
scipy.sparse的稀疏矩阵类型bsr_matrix：Block Sparse Row矩阵，通过arg1创建，支持指定形状、数据类型等。coo_matrix：Coordinate格式的稀疏矩阵，同样支持arg1的初始化，便于创建。csc_matrix：Compressed Sparse Column矩阵，可由bsr_matrix或coo_matrix创建，是常用类型之一。csr_matrix：Compressed Sparse Row...
我们假设所有值为“1”：values = np.ones(M * K) # M = number of test sample, K = number of neighbours或者用取决于距离的函数表示，例如：values = 1. / distances.flatten()**2最后，我们的矩阵看起来像（值为“1”）：matrix = sparse.coo_matrix((values, (i_index, j_index)), shape=(...