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([...
>>> sparse.coo_matrix([[1,0,0,0,0],[0,1,0,0,1]]) <2x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.int32'>' with 3 stored elements in COOrdinate format> >>> sparse.csc_matrix([[1,0,0,0,0],[0,1,0,0,1]]) <2x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.int32'>' with 3 ...
coo_matrix(arg1[, shape, dtype,copy]) A sparse matrix in COOrdinate format. csc_matrix(arg1[, shape, dtype,copy]) Compressed Sparse Column matrix csr_matrix(arg1[, shape, dtype,copy]) Compressed Sparse Row matrix dia_matrix(arg1[, shape, dtype,copy]) Sparse matrix with DIAgonal storage d...
from scipy.sparse import coo_matrix from scipy.sparse.linalg import spsolve #稀疏矩阵求解器 coo_A =coo_matrix(A) #转为稀疏矩阵 start =time.time() X2 = spsolve(coo_A,b) #求解 end=time.time() print(end-start) 1. 2. 3. 4. ...
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...
Compressed Sparse Column matrix csc_matrix的初始化方法可以是bsr_matrix的初始化方法,也可以是coo_matrix的初始化方法,该csc_matrix与下面的csr_matrix是比较常用的稀疏矩阵。 2.4 csr_matrix csr_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) Compressed Sparse Row 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)),
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...
稀疏矩阵(sparse matrix):矩阵中大部分数字为0,因此存储整个矩阵会浪费空间,为了节省内存和提高运算效率,稀疏矩阵采用专门的数据结构来仅存储非零元素及其位置。 为什么要稀疏矩阵?主要是为了“省”。 COO(Coordinate List):用于存储稀疏矩阵的数据结构,存储了坐标和非零元素的值。