>>> import numpy as np >>> fromscipy.sparseimport coo_matrix >>> _row = np.array([0, 3, 1, 0]) >>> _col = np.array([0, 3, 1, 2]) >>> _data = np.array([4, 5, 7, 9]) >>> coo = coo_matrix((_data, (_row, _col)),
dok_matrix: Dictionary of Keys format coo_matrix: COOrdinate format (aka IJV, triplet format) dia_matrix: DIAgonal format 在用python进行科学运算时,常常需要把一个稀疏的np.array压缩,这时候就用到scipy库中的sparse.csr_matrix(csr:Compressed Sparse Row marix) 和sparse.csc_matric(csc:Compressed Sparse...
一、sparse模块: python中scipy模块中,有一个模块叫sparse模块,就是专门为了解决稀疏矩阵而生。本文的大部分内容,其实就是基于sparse模块而来的 导入模块:from scipyimport sparse Top~~ 二、七种矩阵类型 coo_matrix dok_matrix lil_matrix dia_matrix csr_matrix csc_matrix bsr_matrix 三、coo_matrix coo_matrix...
dok_matrix,即Dictionary Of Keys based sparse matrix,是一种类似于coo matrix但又基于字典的稀疏矩阵存储方式,key由非零元素的的坐标值tuple(row, column)组成,value则代表数据值。dok matrix非常适合于增量构建稀疏矩阵,并一旦构建,就可以快速地转换为coo_matrix。 >>> import numpy as np >>> from scipy.spa...
使用scipy.sparse.csr_matrix函数创建。 CSC(Compressed Sparse Column)格式: 以列为主进行压缩存储,适合进行列相关的操作。 使用scipy.sparse.csc_matrix函数创建。 COO(COOrdinate)格式: 通过三个数组(行索引、列索引、值)来存储非零元素的位置和值,是最直观的存储方式。 使用scipy.sparse.coo_matrix函数创建。 LI...
在Python中，使用scipy.sparse构造稀疏矩阵的方法及要点如下：一、稀疏矩阵类型 bsr_matrix：Block Sparse Row矩阵，通过指定参数创建，支持定义形状、数据类型等，适用于块稀疏存储。coo_matrix：Coordinate格式的稀疏矩阵，通过坐标形式进行初始化，便于直接创建。csc_matrix：Compressed Sparse Column矩阵，压缩...
Scipy中有可以表示的7种稀疏矩阵类型: csc_matrix: Compressed Sparse Column format csr_matrix: Compressed Sparse Row format bsr_matrix: Block Sparse Row format lil_matrix: List of Lists format dok_matrix: Dictionary of Keys format coo_matrix: COOrdinate format (aka IJV, triplet format) ...
scipy.sparse的稀疏矩阵类型bsr_matrix：Block Sparse Row矩阵，通过arg1创建，支持指定形状、数据类型等。coo_matrix：Coordinate格式的稀疏矩阵，同样支持arg1的初始化，便于创建。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...
>>> from scipy import sparse >>> sparse.bsr_matrix([[1,0,0,0,0],[0,1,0,0,1]]) <2x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.int32'>' with 3 stored elements (blocksize = 1x1) in Block Sparse Row format> >>> sparse.coo_matrix([[1,0,0,0,0],[0,1,0,0,1]]) ...
2. scipy.sparse的稀疏矩阵类型 2.1 bsr_matrix bsr_matrix(arg1[, shape, dtype, copy, blocksize])Block Sparse Row matrix >>> '''BSR矩阵中的inptr列表的第i个元素与i+1个元素是储存第i行的数据的列索引以及数据的区间索引,即indices[indptr[i]:indptr[i+1]]为第i行元素的列索引,data[indptr[i]...