lil_matrix支持与numpy类似的基本的切片和索引等操作,coo_matrix也可以用来有效构建矩阵。 为了进行一些操作,比如:乘法、加法、转置等,首先需要将数组转为csc或者csr形式。lil_matrix形式是基于row的,因此能够很高效的转为csr,但是转为csc效率相对较低。 最常用的函数: tocsc():Return a copy of this matrix in C...
在实际使用中,一般coo_matrix用来创建矩阵,因为coo_matrix无法对矩阵的元素进行增删改操作;创建成功之后可以转化成其他格式的稀疏矩阵(如csr_matrix、csc_matrix)进行转置、矩阵乘法等操作。 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...
上面通过triplet format的形式构建了一个coo_matrix对象,我们可以看到坐标点(0,0)对应值为4,坐标点(1,1)对应值为7等等,这就是coo_matrix。coo_matrix对象有很多方法,大多数是elementwise的操作函数;coo_matrix对象有以下属性: dtype 矩阵中元素的数据类型 shape 获取矩阵的shape ndim 获取矩阵的维度,当然值是2咯...
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...
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...
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矩阵，与csc_matrix类似，常用于计算密集。dia_matrix：使用DIAgonal存储的稀疏矩阵，适合存储对角线元素。dok_matrix：Dictionary Of Keys矩阵，支持逐步构建，适合插入和更新元素。...
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:...
isspmatrix_bsr(x):x是否为bsr_matrix类型 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...
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=(...
names=['user', 'artist', 'plays'])# map each artist and user to a unique numeric valuedata['user'] = data['user'].astype("category")data['artist'] = data['artist'].astype("category")# create a sparse matrix of all the artist/user/play triplesplays = coo_matrix((data['plays'...