Python每日学习,稀疏矩阵scipy.sparse 中的csr_matrix 风云亭 擅长领域 5G,V2X无人驾驶,智慧交通,云 稀疏矩阵的两种表示方法。 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([...
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 importnumpy as npfromscipy.sparseimportcsr_matrix row= np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) col= np.array(...
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...
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...
在Python中,处理Sparse矩阵最常用的库是scipy.sparse。这个库提供了多种存储格式和操作方法,使得处理Sparse矩阵变得高效且方便。 3. 如何在Python中创建一个Sparse矩阵? 下面是一个使用scipy.sparse创建Sparse矩阵的示例: python import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix # 创建一个稀疏矩阵 data = ...
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...
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...
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...
from scipyimportsparse from sysimportgetsizeof# Matrix1:Create a densematrix(storedasa full matrix).A_full=np.random.rand(600,600)# Matrix2:Store A_fullasa sparsematrix(though it is dense).A_sparse=sparse.csc_matrix(A_full)# Matrix3:Create a sparsematrix(storedasa full matrix).B_full=...
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_matrix来高效的构建矩阵。lil_matrix支持与numpy类似的基本的切片...