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: tocsc():Return a copy of this matrix in Compressed Sparse Column format 压缩稀疏列格式 tocsr():Return a copy of this matrix in Compressed Sparse Row format 压缩稀疏行格式 todense([order, out]):Retur...
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 给矩阵赋值 matrix[0, 1] = 5 # 将第一行第二列的值改为5 print(matrix) 使用NumPy库的优点是高效、功能强大,支持大量矩阵操作函数,如矩阵乘法、转置、求逆等。对于需要大量矩阵运算的场景,如科学计算和机器学习,NumPy是首选工具。 三、使用Pandas库 Pandas库...
from scipy.sparse import lil_matrix 创建一个3x3的零矩阵 matrix = lil_matrix((3, 3)) 给第i行第j列赋值 i, j = 1, 2 matrix[i, j] = 5 print(matrix.toarray()) 在这个示例中,我们使用lil_matrix创建了一个3×3的零矩阵,并将第1行第2列的值设为5。SciPy特别适用于稀疏矩阵的操作,在处理...
isspmatrix_csr(x):x是否为csr_matrix类型 isspmatrix_bsr(x):x是否为bsr_matrix类型 isspmatrix_lil(x):x是否为lil_matrix类型 isspmatrix_dok(x):x是否为dok_matrix类型 isspmatrix_coo(x):x是否为coo_matrix类型 isspmatrix_dia(x):x是否为dia_matrix类型 其他有用函数 save_npz(file, matrix[, compre...
使用SciPy库的稀疏矩阵函数: 对于大规模稀疏矩阵,使用SciPy库可能更高效。lil_matrix(列表在列表中的矩阵)是一个适合用于增量构建矩阵的稀疏矩阵格式。 python from scipy.sparse import lil_matrix # 定义一个3x3的稀疏空矩阵 empty_matrix = lil_matrix((3, 3)) print(empty_matrix.toarray()) # 将稀疏矩阵...
lil_matrix dok_matrix dia_matrix bsr_matrix 实用函数 经验总结 参考 稀疏矩阵格式 coo_matrix coo_...
CSC (Compressed Sparse Column):压缩列格式,不容易创建但便于矩阵计算,用csc_matrix LIL (List of List):内嵌列表格式,支持切片但也不便于矩阵计算,用lil_matrix DIA (Diagnoal):对角线格式,适合矩阵计算,用dia_matrix 在SciPy 中稀疏矩阵一共有七种,剩余的两种类型 BSR 和 DOK 本贴不做研究。有兴趣的读者可...
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...
adjacency_matrix = lil_matrix((max_node, max_node), dtype=np.int8) for edge in edges: if directed: adjacency_matrix[edge[0], edge[1]] = 1 else: adjacency_matrix[edge[0], edge[1]] = 1 adjacency_matrix[edge[1], edge[0]] = 1 ...
lil_matrix则是使用两个列表存储非0元素。data保存每行中的非零元素,rows保存非零元素所在的列。这种格式也很适合逐个添加元素,并且能快速获取行相关的数据。 >>>l = sparse.lil_matrix((4,4))>>>l[1,1] =1>>>l[1,3] =2>>>l[2,3] =3>>>l.toarray() ...