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_matrix来高效的构建矩阵。lil_matrix支持与numpy类似的基本的切片...
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((M, N), [dtype]):构建一个shape为M*N的空矩阵,默认数据类型是d, csc_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)])) 三者关系:a[row_ind[k], col_ind[k]] = data[k] csc_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]) 第i列的列索引存储在其中indices[ind...
fast matrix vector products Disadvantages of the CSR format slow column slicing operations (consider CSC) changes to the sparsity structure are expensive (consider LIL or DOK) 上述官方文档时稀疏矩阵的一些特性以及csr_matrix的优缺点,并且在指明各种缺点的同时,提供了可以考虑的技术实现。
#选择向量的第三个元素vector[2]# 3#选择矩阵的第二行第二列matrix[1,1]# 5 # 选择一个向量的所有元素vector[:]# array([1, 2, 3, 4, 5, 6])# 选择第3个元素及之前的元素vector[:3]# array([1, 2, 3])# 选择第3个...
csc_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) Compressed Sparse Column matrix csr_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) Compressed Sparse Row matrix dia_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) Sparse matrix with DIAgonal storage dok_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) ...
csc_matrixfromscipy.sparse.linalgimportcholesky# 创建稀疏矩阵data=np.array([1,2,3,4,5,6])row=np.array([0,0,1,1,2,2])col=np.array([0,1,0,1,0,1])sparse_matrix=csc_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3))# 计算Cholesky分解L=cholesky(sparse_matrix)# 打印结果print("Cholesky分解...
(1)Python的sparse模块中包含7种稀疏矩阵: csc_matrix:压缩稀疏列格式 csr_matrix:压缩的稀疏行格式 bsr_matrix:块稀疏行格式 lil_matrix:列表格式的列表 doc_matrix:键格式字典 coo_matrix:坐标格式(三元组格式) dia_matrix:对角线格式 (2)各稀疏矩阵的理论含义及代码表示...
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。...
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...