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lil_matrix和dok_matrix来高效的构建矩阵。lil_matrix支持与numpy类似的基本的切片和索引等操作,coo_matrix也可以用来有效构建矩阵。 为了进行一些操作,比如:乘法、加法、转置等,首先需要将数组转为csc或者csr形式。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。 1、scipy.sparse....
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...
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 ...
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>>>...
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...
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): ...
将一个普通矩阵转化成CSR矩阵: import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix # 创建一个普通的 NumPy 密集矩阵 dense_matrix = np.array([ [0, 0, 3, 0], [4, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 5], [0, 0, 0, 0]]) # 将密集矩阵转换为 CSR 矩阵 ...
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...