>>>csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3)).toarray() array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], [4, 5, 6]]) 指定行坐标,列坐标,以及数值生成稀疏矩阵。 二、根据列坐标,指针,以及数值进行表示 >>> iindptr=np.array([0,2,3,6]) #指针 >>> indices=np.array([0,2,2,0,1,2]) #...
csr_matrix是Compressed Sparse Row matrix的缩写组合,下面介绍其两种初始化方法 csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)]) wheredata,row_indandcol_indsatisfy the relationshipa[row_ind[k],col_ind[k]]=data[k]. csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]) is t...
import scipy.sparse as sp # 创建稀疏csr矩阵 matrix = sp.csr_matrix([[1, 0, 2], [0, 3, 0], [4, 0, 5]]) # 将稀疏矩阵转换为CSR格式 matrix_csr = matrix.tocsr() # 选择前几个结果(例如前两个) selected_results = matrix_csr[:2] print(selected_results) 输出结果为: 代码语言...
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...
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 ...
from scipy import sparse 1、csr_matrix 【行压缩矩阵) (与之对应,列压缩举证:csc_matrix】 csr_matrix,全名为Compressed Sparse Row,是按行对矩阵进行压缩的。CSR需要三类数据:数值,列号,以及行偏移量。 CSR是一种编码的方式,其中,数值与列号的含义,与coo里是一致的。
(请注意,格式已从csr更改为coo)。 cPickle/np.savez import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix def save_sparse_csr(filename, array): # note that .npz extension is added automatically np.savez(filename, data=array.data, indices=array.indices, ...
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 # 创建一个普通的 NumPy 密集矩阵 dense_matrix = np.array([ [0, 0, 3, 0], [4, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 5], [0, 0, 0, 0]]) # 将密集矩阵转换为 CSR 矩阵 csr = csr_matrix(dense_matrix) ...
存储和计算稀疏矩阵时,通常会采用特殊的存储格式(如CSR、CSC等),以节省存储空间和提高计算效率。 SciPy库中的sparse模块 SciPy是Python的一个开源库,提供了许多用于数学、科学和工程领域的算法和函数。其中的sparse模块专门用于处理稀疏矩阵,提供了多种稀疏矩阵的存储格式和操作方法。 稀疏矩阵的存储格式 SciPy的sparse...