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...
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([...
csr_matrix是Compressed Sparse Row matrix的缩写组合,下面介绍其两种初始化方法 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 t...
使用scipy.sparse.lil_matrix函数创建。 DOK(Dictionary of Keys)格式: 使用字典来存储非零元素,键为元素的(行, 列)元组,值为元素的值。 使用scipy.sparse.dok_matrix函数创建。 Python中实现稀疏矩阵 以下是一个使用scipy.sparse.csr_matrix函数创建稀疏矩阵的示例: import numpy as np from scipy.sparse import ...
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...
matrix <1000000x100000 sparse matrix of type '' with 100000000 stored elements in COOrdinate format> Filesize: 3.0G. (请注意,格式已从csr更改为coo)。 cPickle/np.savez import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix def save_sparse_csr(filename, array): ...
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 ...
# 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...
csr_matrix同样有很多方法,其中tobytes(),tolist(),tofile(),tostring()值得注意,其他具体参考官方文档,csr_matrix对象属性前五个同coo_matrix,另外还有属性如下: indices 与属性data一一对应,元素值代表在某一行的列号 indptr csr_matrix各行的起始值,length(csr_object.indptr) == csr_object.shape[0] ...
# 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...