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 ...
# 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分别是非零元素所在的行和列的索引,n和m分别是矩阵的行数和列数。 定义并行计算函数: 代码语言:txt 复制 def parallel_compute(matrix): # 在这里进行稀疏矩阵...
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): ...
csr_matrix(train_dummies.astype(np.int8)) train_dtm_numeric = sparse.hstack((train_dtm, train_numeric)) 多项式逻辑回归 逻辑回归还提供了一种多项式训练选项,比一对多实现更快且更准确。我们使用lbfgs求解器(有关详细信息,请参阅 GitHub 上链接的 sklearn 文档): multi_logreg = LogisticRegression(C=1...
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...
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(...
csc_matrix：Compressed Sparse Column矩阵，可由bsr_matrix或coo_matrix创建，是常用类型之一。csr_matrix：Compressed Sparse Row矩阵，与csc_matrix类似，常用于计算密集。dia_matrix：使用DIAgonal存储的稀疏矩阵，适合存储对角线元素。dok_matrix：Dictionary Of Keys矩阵，支持逐步构建，适合插入和更新元素。...