1、导入SciPy库和NumPy库 确保你的Python环境中已经安装了SciPy和NumPy库。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装: pip install scipy numpy 在你的Python脚本或交互式环境中导入这些库: import numpy as np import scipy.sparse 2、创建稀疏矩阵 稀疏矩阵可以通过多种方式创建,比如使用csr_matrix、csc_matrix、coo_...
代码分析 首先,我们引入numpy和scipy.sparse库。 创建一个稀疏矩阵时,我们初始化矩阵中的非零值(在data数组中)、这些非零值所在的行(在rows数组中)和列(在cols数组中)。 利用csr_matrix构造稀疏矩阵。 调用.transpose()方法获取转置后的矩阵,并以可读形式输出。 关系图 为了进一步理解稀疏矩阵的转置和其在各种应用...
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...
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...
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()) ...
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): ...
matrix_sparse = sparse.csr_matrix(matrix) print(matrix_sparse) 4.4 选择元素 当您需要选择向量或矩阵中的一个或多个元素时 #Load Library import numpy as np #Create a vector as a Row vector_row = np.array([ 1,2,3,4,5,6 ]) #Create a Matrix ...
在我们深入研究CSR之前，让我们比较一下在使用DataFrames和使用稀疏矩阵时在时间和空间复杂度上的效率差异。import numpy as np from scipy import sparse from sys import getsizeof# Matrix 1: Create a dense matrix (stored as a full matrix). A_full = np.random.rand(600, 600)# Matrix 2: Store A...