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]])...
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...
首先,需要将稀疏矩阵转换为CSR格式,然后可以使用切片操作选择所需的结果。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 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() #...
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...
BSR(Block Sparse Row):块行压缩格式,用于处理块稀疏矩阵。 创建稀疏矩阵 在SciPy中,可以使用scipy.sparse模块中的函数来创建稀疏矩阵。以下是一些示例: import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix, coo_matrix # 使用COO格式创建稀疏矩阵 row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) col = np...
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 ...
csr_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) Compressed Sparse Row matrix dia_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) Sparse matrix with DIAgonal storage dok_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) Dictionary Of Keys based sparse matrix. lil_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) ...
>>> import numpy as np >>> from scipy.sparse import csr_matrix >>> indptr = np.array([0...
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...
将一个普通矩阵转化成CSR矩阵: import numpy as np 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 ...