Python每日学习,稀疏矩阵scipy.sparse 中的csr_matrix 风云亭 擅长领域 5G,V2X无人驾驶,智慧交通,云 稀疏矩阵的两种表示方法。 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([...
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_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)]) wheredata,row_indandcol_indsatisfy the relationshipa[row_ind[k],col_ind[k]]=data[k]. csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]) is the standard CSR representation where the column indices for row i are store...
matrix = random(1000000, 100000, density=0.001, format='csr') matrix <1000000x100000 sparse matrix of type '' with 100000000 stored elements in Compressed Sparse Row format> cPickle/np.savez from scipy.sparse import io %time io.mmwrite('test_io.mtx', matrix) CPU times: user 4min 37s, ...
csr_matrix中,csr分成三个单词compress sparse row,因此csr是按行压缩的稀疏矩阵 csr_matrix矩阵返回值有三个属性indptr indices data 可以分别对应 count index data 三个通俗的解释。 由于csr_matrix是按行压缩的矩阵indptr(count)为每行中元素不为0个数的计数,值得注意的是这个计数是累加的,详细的解释看下面的例...
csr_matrix的优点: 高效的算术运算CSR + CSR,CSR * CSR等 高效的行切片 快速矩阵运算 csr_matrix的缺点: 列切片操作比较慢(考虑csc_matrix) 稀疏结构的转换比较慢(考虑lil_matrix或doc_matrix) csc_matrix csc_matrix和csr_matrix正好相反,即按列压缩的稀疏矩阵存储方式,同样由三个一维数组indptr,indices,dat...
在Python中,可以使用scipy库中的稀疏矩阵(sparse matrix)模块来处理稀疏csr矩阵。稀疏矩阵是一种特殊的矩阵,其中大部分元素为零。 要从稀疏csr矩阵中选择前几个结果,可以使用...
在Python中,可以使用scipy库来有效地组合断开的CSR(Compressed Sparse Row)矩阵。CSR矩阵是一种压缩稀疏矩阵的表示方法,适用于大规模稀疏矩阵的存储和计算。 要组合断开的CSR矩阵,可以按照以下步骤进行操作: 首先,导入所需的库: 代码语言:txt 复制 import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix, vs...
# 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...
ratings = csr_matrix((data[ratings_col], (data[stu_col].cat.codes, data[courses_col].cat.codes))) ratings.eliminate_zeros() return ratings, data 将日期拆分为训练集和测试集 通过删除每个学生的一些交互,将学生与课程交互矩阵拆分为训练集和测试集,并假装我们从未见过它们 ...