Dictionary Of Keys based sparse matrix. lil_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) Row-based linked list sparse matrix 2、不同存储形式的区别 >>> 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'>' wit...
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) # 打印 CSR 矩阵 print(csr) # output # <Compres...
2、不同存储形式的区别 >>>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'>'with3storedelements(blocksize=1x1)in Block Sparse Row format>>>sparse.coo_matrix([[1,0,0,0,0],[0,1,0,0,1]])<2x5 spa...
sparse_mat = coo_matrix((data, (row, col))) # 转换为CSR格式 sparse_mat_csr = sparse_mat.tocsr() print(sparse_mat_csr.toarray()) 稀疏矩阵的操作 SciPy提供了丰富的稀疏矩阵操作函数,包括矩阵乘法、转置、求逆(对于某些类型的稀疏矩阵)等。 # 矩阵乘法 result = sparse_mat_csr.dot(sparse_mat_...
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...
使用scipy包 importscipy.sparse as sparseimportscipy.io as sioimportscipy.stats as statsimportnumpy as np 创建一个稀疏矩阵 np.random.seed(42) rvs= stats.poisson(15, loc=10).rvs sparse_matrix= sparse.random(500,25, density=0.25, format="csr") ...
2、scipy得到稀疏格式矩阵后专用的方程组求解器 3、用稀疏格式求解方程组的速度对比 4、稀疏矩阵与原矩阵内存大小对比 5、python稀疏格式与array格式的互换 在矩阵中有大量零元素的矩阵叫做稀疏矩阵(Sparse Matrix),相反那些非零数值占大多数元素的矩阵即是稠密矩阵(Dense Matrix)。矩阵中零元素如果特别多的话,不但占...
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()
from scipy import sparse# 创建矩阵matrix = np.array([[0, 0],[0, 1],[3, 0]])# 创建压缩行 (CSR)矩阵matrix_sparse = sparse.csr_matrix(matrix)# 查看稀疏矩阵print(matrix_sparse)# (1, 1) 1# (2, 0) 3 在上面的...
>>> import numpy as np >>> from scipy.sparse import coo_matrix >>> _row = np.array([...