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 tensor矩阵尺寸缩放 python矩阵压缩 csr_matrix表示逐行(注意csr的r,row)压缩矩阵,类似地,也有个函数csc_matrix(c:column)表示逐列压缩。 形式:csr_matrix( (data, indices, indptr), shape=(x,y) ) shape就是压缩后的矩阵的形状,x行y列; data就是矩阵里面存储的值; indptr可以看作是记录了每个会话...
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]])...
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...
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] ...
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...
# 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 ...
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): ...
(1) 压缩稀疏行(CSR,Compressed Sparse Row):或csr_matrix 按行对矩阵进行压缩的。 CSR使用了三个数组,分别为数值、行偏移(表示某一行的第一个元素在数值里面的起始偏移位置,在行偏移的最后补上矩阵总的元素个数)、列号。CSR是一种编码的方式 一维数组data(数值):有序地存储了所有的非零值,它具有与非零元素...
首先,输入矩阵被转换为稀疏矩阵(`csr_matrix`),然后使用`convolve2d`函数进行稀疏卷积计算。最后,输出的稀疏矩阵再被转换为密集矩阵(`toarray`)。代码中的示例输入矩阵是一个4x4的矩阵,卷积核是一个2x2的矩阵。输出结果是一个与输入矩阵相同大小的矩阵。 请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中,稀疏卷积的...