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中的关系,...
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,...
你可以使用sparse_matrix.toarray()方法,或to_coo()方法来实现这一转换。例如: from scipy import sparse import numpy as np # 创建一个稀疏矩阵 sparse_matrix = sparse.csr_matrix([[0, 0, 3], [4, 0, 0], [0, 5, 0]]) # 转换为普通矩阵 dense_matrix = sparse_matrix.toarray() print(den...
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>>>...
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。
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...
(你可能偶然发现了一种将稀疏表示转换为密集表示的替代方法:numpy.todense;toarray返回一个 NumPy 数组,而todense返回一个 NumPy 矩阵。在本教程中,我们将使用 NumPy 数组,而不是矩阵;scikit-learn 不支持后者。) CSR 表示对于计算非常有效,但它不适合添加元素。 为此,LIL(List-In-List)表示更好: ...
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...