ndim :int:获取矩阵的维度,当然值是2咯 nnz:存储值的个数,包括显示声明的零元素(注意) data:稀疏矩阵存储的值,是一个一维数组,即上面例子中的_data indices:与属性data一一对应,元素值代表在某一行的列号 indptr:csr_matrix各行的起始值,length(csr_object.indptr) == csr_object.shape[0] + 1 has_sorte...
CSR是一种编码的方式 一维数组data(数值):有序地存储了所有的非零值,它具有与非零元素同样多数量的元素,通常由变量nnz表示。 一维数组indptr(行偏移量):包含了证书使得indptr[i]是data中元素的索引,它是行i中的第一个非零元素。如果整个行i为零,则indptr[i]==indptr[i+1] 如初始矩阵有m行,则len(indptr)...
稀疏矩阵 具有少量非零项的矩阵 -Number ofNon-Zero (NNZ) < 0.5 (在矩阵中,若数值0的元素数目远多于非0元素的数目,并且非0元素分布没有规律) 矩阵的稠密度 非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。 Scipy 矩阵存储 存储矩阵的一般方法是采用二维数组,其优点是可以随机地访问每一个元素,因而能...
convert之前已经使用过了,这里就简单演示一下transpose的作用,transpose主要传入一些Image中的常量: fromPILimportImage# 打开图像im = Image.open('nnz.jpg')# 这里我也不知道注释啥了,总之效果和rotate(90)效果一样im.transpose(Image.ROTATE_90).show() 效果图我也就不放了,给大家列出一些可以传入的常量和该常...
im = Image.open('nnz.jpg')# 旋转90度然后显示im.rotate(90).show() 顺时针逆时针就不要问我了。 (2)格式转换 convert:转换图像的模式 transpose:转换图像的格式 convert之前已经使用过了,这里就简单演示一下transpose的作用,transpose主要传入一些Image中的常量: ...
在前面的章节中,我们的程序只处理一些小消息,这些小消息是我们作为字符串值直接输入到源代码中的。我们在这一章中制作的密码程序将允许你加密和解密整个文件,这些文件的大小可能有数百万个字符。 本章涵盖的主题 open()函数 读取和写入文件 write()、close()和read()文件对象方法 ...
OCIFBKE4nE3NwcAGJubs5ut1utVrPZ3NnZ2dTUBG9hNBqbmppsNlsikRgbGwsEAkePHu3r6wM2Mz8//5e//CWfz//iF78YGhpyu916vf5hBgseeGlp6ZtvvnE4HLt373Y4HADKKimJKuzKZDLZbLY7d+4EAgGEEMZYFMVoNOrxeOx2OzA2WCSCIMzPz09PTweDweXl5WKxuLKyMj8/73K53G53Z2dnS...
采用nnz(S)/prod(size(S))计算稀疏矩阵的非零元素密度。 2.利用特定函数建立稀疏矩阵 MATLAB提供了一些函数来创建特殊的稀疏矩阵: 示例5:利用speye函数创建单位稀疏矩阵 AI检测代码解析 A=speye(5) %创建5阶单位稀疏矩阵 B= speye (5,6) %创建稀疏矩阵 ...
from PIL import Image# 打开图像im = Image.open('nnz.jpg')# 复制两份im1 = im.copy()im2 = im.copy()# 剪切图片im_crop = im1.crop((200, 200, 400, 400))# 粘贴图片im2.paste(im_crop, (30, 30))im2.show() 1. 原图和效果图对比如下: ...
37.9.169.20 - - [04/Jun/2017:03:48:01 +0800] "GET /blog HTTP/1.1" 301 233 "http://nnzhp.cn/wp-admin/security.php" "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; en-US) AppleWebKit/533.4 (KHTML, like Gecko) Chrome/5.0.375.99 Safari/533.4" "-" ...