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,...
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 ...
此外,使用Numpy数据结构的机器学习库也可以在Scipy稀疏数组上操作,例如,用于机器学习的scikit-learning和用于深度学习的Keras。 通过调用scr_matrix()函数,可以使用CSR表示将存储在Numpy数组中的稠密矩阵转换为稀疏矩阵。在下面的例子中,定义一个3x6稀疏矩阵作为一个密集数组,并将其转换为CSR稀疏表示,然后通过调用todense...
but the columns are used instead the rows. In other words, the CSC format is identical to the CSR format for the transposed matrix. The CSR format is specified by four arrays: values, columns, pointerB, and pointerE. The following table describes the arrays in terms of the values, row,...
其第五种初始化方式这是直接体现csr_matrix的存储特征:csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]),意思是,矩阵中第i行非零元素的列号为indices[indptr[i]:indptr[i+1]],相应的值为data[indptr[i]:indptr[i+1]] 举个例子: >>>importnumpyasnp>>>fromscipy.sparseimportcsr_matrix>>>...
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): ...
from scipy import sparse# 创建矩阵matrix = np.array([[0, 0],[0, 1],[3, 0]])# 创建压缩行 (CSR)矩阵matrix_sparse = sparse.csr_matrix(matrix)# 查看稀疏矩阵print(matrix_sparse)# (1, 1) 1# (2, 0) 3 在上面的...
X = rnd.uniform(low=0.0, high=1.0, size=(10,5))print(X)# 将大多数元素设置为零X[X <0.7] =0print(X)fromscipyimportsparse# 将 X 转换为 CSR(压缩稀疏行)矩阵X_csr = sparse.csr_matrix(X)print(X_csr)# 将稀疏矩阵转换为密集数组print(X_csr.toarray()) ...
print(output_matrix)。 这段代码使用了`numpy`和`scipy`库。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...
要将Python字典转换为Numpy数组,首先需要确保字典的值是可迭代的且具有相同的长度。以下是一个示例代码,展示了如何进行转换: 代码语言:txt 复制 import numpy as np # 示例字典 data_dict = { 'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6], 'c': [7, 8, 9] } # 提取字典的值并转换为列表 values_list...