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...
>>> import numpy as np >>> from scipy.sparse import coo_matrix >>> _row = np.array([...
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:dok_matrix 继承自dict,key是(row,col)构成的二元组,value是非0元素。 优点: 1.非常高效地添加、删除、查找元素 2.转换成coo_matrix很快 缺点: 1.继承了dict的缺点,即内存开销大 2.不能有重复的(row,col) 二:coo_matrix coo_matrix 如上图,构造coo_matrix需要3个等长的数组,values数组存放矩阵中的非...
用getrow和getcol就可以了,我的执行记录为: >>> mat.getcol(1).todense() matrix([[8], [5], [2]], dtype=int64) >>> mat.getrow(1).todense() matrix([[6, 5, 4]], dtype=int64) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 参考文献 scipy.sparse.coo_matrix...
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...
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...
>>> 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]]) ...
print(matrix) “` 2. SciPy:SciPy是NumPy的扩展,提供了许多高级的科学计算功能。其中包含了处理稀疏矩阵的模块scipy.sparse。稀疏矩阵是一种只有很少非零元素的大型矩阵,使用稀疏矩阵可以节省计算和存储空间。 使用SciPy创建稀疏矩阵可以使用其sparse模块中的函数和类。例如,可以使用coo_matrix函数创建一个COO格式的稀疏...