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 Compressed Sparse Column format 压缩稀疏列格式 tocsr():Return a copy of this matrix in Compressed Sparse Row format 压缩稀疏行格式 todense([order, out]):Retur...
8. spmatrix: Sparse matrix base clas ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 其中一般较为常用的是csc_matrix,csr_matrix和coo_matrix。 2.3 矩阵属性 from scipy.sparse import csr_matrix ### 共有属性 mat.shape # 矩阵形状 mat.dtype # 数据类型 mat.ndi...
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...
CSR (Compressed Sparse Row):压缩行格式,不容易创建但便于矩阵计算,用csr_matri CSC (Compressed Sparse Column):压缩列格式,不容易创建但便于矩阵计算,用csc_matrix LIL (List of List):内嵌列表格式,支持切片但也不便于矩阵计算,用lil_matrix DIA (Diagnoal):对角线格式,适合矩阵计算,用dia_matrix 在SciPy 中...
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....
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()) 允许又重复项(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 csr_matrix csr_matrix,全称Compressed Sparse Row matrix,即按行压缩的稀疏...
def load_sparse_csr(filename): # here we need to add .npz extension manually loader = np.load(filename + '.npz') return csr_matrix((loader['data'], loader['indices'], loader['indptr']), shape=loader['shape']) %time save_sparse_csr('test_savez', matrix) ...
在进行稀疏矩阵乘法时,应确保输入矩阵的稀疏格式兼容,CSR与CSR、CSC与CSC之间的乘法通常效率更高。 如果矩阵的稀疏性非常高,可以考虑使用更高级的稀疏矩阵格式或算法来进一步优化性能。 在实际应用中,应根据具体需求选择合适的稀疏矩阵存储格式和乘法算法。 结论 通过本文,我们了解了稀疏矩阵的基本概念,掌握了在Python中...
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...
csr_matrix((data,indices,indptr),[shape=(M,N)])# column indicesforrow i:indices[indptr[i]:indptr[i+1]]# data values:data[indptr[i]:indptr[i+1]]data=[3,9,5]indices=[2,1,2]indptr=[0,1,3,3]sparse_matrix=sparse.csr_matrix((data,indices,indptr))sparse_matrix.toarray()>>>...