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...
coo_matrix可以通过四种方式实例化,除了可以通过coo_matrix(D), D代表密集矩阵;coo_matrix(S), S代表其他类型稀疏矩阵或者coo_matrix((M, N), [dtype])构建一个shape为M*N的空矩阵,默认数据类型是d,还可以通过(row, col, data)三元组初始化: >>>importnumpyasnp>>>fromscipy.sparseimportcoo_matrix>...
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 scipy import sparse 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是最简单的存储方式。采...
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...
1. 稀疏矩阵的建立:coo_matrix() from scipy.sparse import coo_matrix # 建立稀疏矩阵 data = [1,2,3,4] row = [3,6,8,2] col = [0,7,4,9] c = coo_matrix((data,(row,col)),
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...
>>> 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]]) ...
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...
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]...