为了创建sp.coo_matrix对象,我们需要创建非零值、行索引以及列索引的列表或数组,并将其传递给生成函数sp.coo_matrix。 values = [1, 2, 3, 4] rows = [0, 1, 2, 3] cols = [1, 3, 2, 0] A = sp.coo_matrix((values, (rows, cols)), shape=[4, 4]) A 1. 2. 3. 4. 5. SciPy的...
large_sparse_matrix = sp.coo_matrix((data, (rows, cols)), shape=(10000, 10000)) 打印稀疏矩阵的数据大小(单位:字节) print(large_sparse_matrix.data.nbytes) 在这个例子中,我们创建了一个10000×10000的稀疏矩阵,包含100万个非零元素,并打印了稀疏矩阵的数据大小。 八、使用自定义类和对象 通过创建包含...
在实际使用中,用 coo_matrix() 语法来创建矩阵,注意产出矩阵的格式是COOrdinate。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 values=[1,2,3,4]rows=[0,1,2,3]cols=[1,3,2,0]A=sp.coo_matrix((values,(rows,cols)),shape=[4,4])A 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
这三个数组的长度相同一般来说,coo_matrix主要用来创建矩阵,因为coo_matrix无法对矩阵的元素进行增删改等操作,一旦创建之后,除了将之转换成其它格式的矩阵,几乎无法对其做任何操作和矩阵运算。 为了创建sp.coo_matrix对象,需要创建非零值、行索引以及列索引的列表或数组,并将其传递给生成函数sp.coo_matrix。 values =...
adj = sp.coo_matrix(adj, dtype=np.float32)#这里adj（邻接矩阵） 由 csr_matrix->coo_matrix ...
除了spmatrixSparse类型外，其余稀疏矩阵类型均可通过scipy.sparse提供的相应函数进行初始化。例如，可以使用scipy.sparse.coo_matrix来初始化一个COO格式的稀疏矩阵，通过传入非零元素的坐标和值来构建。三、矩阵操作 构造函数：用于根据给定的参数和数据创建稀疏矩阵。判别函数：如scipy.sparse.issparse，用于...
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矩阵，与csc_matrix类似，常用于计算密集。dia_matrix：使用DIAgonal存储的稀疏矩阵，适合存储对角线元素。dok_matrix：Dictionary Of Keys矩阵，支持逐步构建，适合插入和更新元素。...
sp.coo_matrix(arr) 结合实际场景:在推荐系统评分预测问题中,给定的数据经常是三列:用户ID, 物品ID, 评分。这个 DataFrame 里的数据其实就是用 COO 格式存储的,我们想要构建评分矩阵,可以先调用sp.coo_matrix构建一个稀疏矩阵,再用toarray()转化为稠密的矩阵。不过有时没必要转化为稠密矩阵,做矩阵相乘的话,用稀...
adj= sp.coo_matrix((np.ones(edges.shape[0]), (edges[:, 0], edges[:, 1])), shape=(labels.shape[0], labels.shape[0]), dtype=np.float32) features=normalize_features(features) adj=normalize_adj(adj) idx_train= range(140)
coo = coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)) print(coo) 二、使用NUMPY创建稀疏矩阵 虽然NumPy本身没有直接支持稀疏矩阵的数据结构,但可以通过创建一个大的稀疏矩阵并将非零元素设置为所需的值来手动创建稀疏矩阵。 import numpy as np ...