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。 最常用的函数: t...
原则上来说,csr_matrix、csc_matrix、coo_matrix三种不同的稀疏矩阵,都有相应的to方法转化为彼此的格式,但是由于该类型是scipy.sparse库中的,不能与torch库直接相互转化,需要通过np.ndarray类型中转。 既:(scipy.sparse的csr_matrix、csc_matrix、coo_matrix三种方法可以相互转换)->toarray方法转化为np.ndarray类型-...
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 ...
matrix = pickle.load(infile) return matrix %time save_pickle(matrix, 'test_pickle.mtx') CPU times: user 260 ms, sys: 888 ms, total: 1.15 s Wall time: 1.15 s %time matrix = load_pickle('test_pickle.mtx') CPU times: user 376 ms, sys: 988 ms, total: 1.36 s Wall time: 1.37 s...
combined_matrix = vstack([matrix1, matrix2]) vstack函数可以将多个CSR矩阵按垂直方向进行组合,返回一个新的CSR矩阵combined_matrix。在这个例子中,将matrix2组合到matrix1的下方。 组合后的CSR矩阵combined_matrix可以直接使用,进行后续的计算和操作。 总结起来,使用scipy库中的CSR矩阵和vstack函数,可以在Python...
csr_matrix csc_matrix lil_matrix dok_matrix dia_matrix bsr_matrix 实用函数 经验总结 参考 稀疏矩阵...
csc_matrix：Compressed Sparse Column矩阵，压缩存储列信息，可由bsr_matrix或coo_matrix转换得到，适用于列操作密集的场景。csr_matrix：Compressed Sparse Row矩阵，压缩存储行信息，与csc_matrix类似，但更常用于行操作密集的场景。dia_matrix：使用对角线存储的稀疏矩阵，适合存储对角线元素非零而其他元素...
说明这个变量train_set.tdm是个scipy.sparse.csr.csr_matrix,类似稀疏矩阵,输出得到的是矩阵中非0的行列坐标及值,现在我们要挑出每一行中值最大的k项。 首先我们知道一个对于稀疏矩阵很方便函数: #输出非零元素对应的行坐标和列坐标nonzero=train_set.tdm.nonzero()#nonzero是个tupleprint(type(nonzero))print(...
from scipy.sparse import csr_matrix from scipy.sparse.linalg import spsolve from multiprocessing import Pool 创建稀疏矩阵: 代码语言:txt 复制 # 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...
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()函数将其转换回密集数组。 运行该示例后,首先打印出定义的密集数组,然后打印出CSR表示,最后打印出重建的密集矩阵。