一、根据坐标col,以及值进行表示生成矩阵。 代码 >>> row=np.array([0,0,1,2,2,2]) >>> col=np.array([0,2,2,0,1,2]) >>> data=np.array([1,2,3,4,5,6]) >>>csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3)).toarray() array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], [4, 5, 6]])...
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 Column marix) 使用lil_matrix和dok_mat...
Disadvantages of the CSR format slow column slicing operations (consider CSC) changes to the sparsity structure are expensive (consider LIL or DOK) 上述官方文档时稀疏矩阵的一些特性以及csr_matrix的优缺点,并且在指明各种缺点的同时,提供了可以考虑的技术实现。 代码示例1 import numpy as np from scipy.sp...
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...
,scipy(一个Python库)就是一个利器。下面就介绍scipy中稀疏矩阵存储的各种函数,其中很多内容多有参考他人博客,就不一一在文中列出而是在参考文献中一并给出链接。 2 csr_matrix 为了方便记忆可以把csr分成三个单词compress sparse row,因此csr是按行压缩的稀疏矩阵。
>>> importnumpy as np>>> from scipy.sparse import csr_matrix >>> indptr = np.array([0, ...
在我们深入研究CSR之前，让我们比较一下在使用DataFrames和使用稀疏矩阵时在时间和空间复杂度上的效率差异。import numpy as np from scipy import sparse from sys import getsizeof# Matrix 1: Create a dense matrix (stored as a full matrix). A_full = np.random.rand(600, 600)# Matrix 2: Store A...
CSR矩阵(Compressed Sparse Row Matrix)是一种用于表示稀疏矩阵的数据结构。在Python中,可以使用SciPy库来处理CSR矩阵。 要找到CSR矩阵的维数,可以使用以下...
from scipy.sparse import csr_matrix arr = np.array([[0, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 2]]) print(csr_matrix(arr).data) A选项:csr_matrix(arr).data查看稀疏矩阵中非零元素 B选项:结果为[1 1 2] C选项:结果返回一个数组 D选项:结果为3 ...
用csr_matrix() 语法用来创建矩阵,注意产出矩阵的格式是 Compressed Sparse Row。 代码语言:javascript 复制 data=np.array([1,2,3,4,5,6])indices=np.array([0,2,2,0,1,2])indptr=np.array([0,2,3,6])A=sp.csr_matrix((data,indices,indptr),shape=(3,3))A ...