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([1,2,3,4,5,6]) >>>csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3)).toarray() array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], [4, 5, 6]])...
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...
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...
为了方便记忆可以把csr分成三个单词compress sparse row,因此csr是按行压缩的稀疏矩阵。 2.1 csr_matrix 返回值解释 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,...
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。
csr_matrix,全名为Compressed Sparse Row,是按行对矩阵进行压缩的。CSR需要三类数据:数值,列号,以及行偏移量。CSR是一种编码的方式,其中,数值与列号的含义,与coo里是一致的。行偏移表示某一行的第一个元素在values里面的起始偏移位置。 同样在网络上找了一张图,能比较好反映其中的原理。
CSR矩阵(Compressed Sparse Row Matrix)是一种用于表示稀疏矩阵的数据结构。在Python中,可以使用SciPy库来处理CSR矩阵。 要找到CSR矩阵的维数,可以使用以下...
# 创建稀疏矩阵的方法之一是使用csr_matrix函数 matrix = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(n, m)) 其中,data是非零元素的值,row和col分别是非零元素所在的行和列的索引,n和m分别是矩阵的行数和列数。 定义并行计算函数: 代码语言:txt 复制 def parallel_compute(matrix): # 在这里进行稀疏矩阵...
稀疏矩阵(sparse matrix)是由于矩阵中存在大量0,从而可以采用特别的存储技巧来压缩内存。 由于在工作需要将一个150666569x9860的超大矩阵作为数据,来训练NN模型,所以采用稀疏矩阵的方式,将这个超大矩阵压缩,从而使得能够放入内存中。 python的稀疏矩阵在scipy包中,而theano同时支持的是csc_matrix,和csr_matrix。
使用scipy.sparse模块中的csr_matrix方法,将数据透视表转换为用于拟合模型的数组矩阵。 复制 fromscipy.sparseimportcsr_matrixmovie_features_df_matrix=csr_matrix(movie_features_df.values) 1. 2. 最后,使用之前生成的矩阵数据,来训练来自sklearn中的NearestNeighbors算法。并设置参数:metric = 'cosine', algorithm...