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]])...
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,...
dok_matrix: Dictionary of Keys format coo_matrix: COOrdinate format (aka IJV, triplet format) dia_matrix: DIAgonal format 在用python进行科学运算时,常常需要把一个稀疏的np.array压缩,这时候就用到scipy库中的sparse.csr_matrix(csr:Compressed Sparse Row marix) 和sparse.csc_matric(csc:Compressed Sparse...
1、csr_matrix 【行压缩矩阵) (与之对应,列压缩举证:csc_matrix】 csr_matrix,全名为Compressed Sparse Row,是按行对矩阵进行压缩的。CSR需要三类数据:数值,列号,以及行偏移量。 CSR是一种编码的方式,其中,数值与列号的含义,与coo里是一致的。 行偏移表示某一行的第一个元素在values里面的起始偏移位置。 同样...
fast matrix vector products Disadvantages of the CSR format slow column slicing operations (consider CSC) changes to the sparsity structure are expensive (consider LIL or DOK) 上述官方文档时稀疏矩阵的一些特性以及csr_matrix的优缺点,并且在指明各种缺点的同时,提供了可以考虑的技术实现。
coo_matrix的优点: 有利于稀疏格式之间的快速转换(tobsr()、tocsr()、to_csc()、to_dia()、to_dok()、to_lil()) 允许又重复项(格式转换的时候自动相加) 能与CSR / CSC格式的快速转换 coo_matrix的缺点: 不能直接进行算术运算 csr_matrix csr_matrix,全称Compressed Sparse Row matrix,即按行压缩的稀疏...
在Python中,可以使用scipy库中的稀疏矩阵(sparse matrix)模块来处理稀疏csr矩阵。稀疏矩阵是一种特殊的矩阵,其中大部分元素为零。 要从稀疏csr矩阵中选择前几个结果,可以使用...
CSR矩阵(Compressed Sparse Row Matrix)是一种用于表示稀疏矩阵的数据结构。在Python中,可以使用SciPy库来处理CSR矩阵。 要找到CSR矩阵的维数,可以使用以下...
csr_matrix同样由3个数组组成,values存储非0元素,column indices存储非0元素的列坐标,row offsets依次存储每行的首元素在values中的坐标,如果某行全是0则对应的row offsets值为-1。 优点: 1.高效地按行切片 2.快速地计算矩阵与向量的内积 3.高效地进行矩阵的算术运行,CSR + CSR、CSR * CSR等 ...
稀疏矩阵(sparse matrix)是由于矩阵中存在大量0,从而可以采用特别的存储技巧来压缩内存。 由于在工作需要将一个150666569x9860的超大矩阵作为数据,来训练NN模型,所以采用稀疏矩阵的方式,将这个超大矩阵压缩,从而使得能够放入内存中。 python的稀疏矩阵在scipy包中,而theano同时支持的是csc_matrix,和csr_matrix。