print_matrix(matrix) print("---") print("After Compress matrix ---> sparse_matrix: ") print_matrix(spare_matrix) 代码走读 # 声明稀疏元素和稀疏系数。在本程序中,稀疏元素是0,稀疏系数是0.5(也就是说,当稀疏元素占总元素的比重小于稀疏系数时,代码判定该矩阵不为 # 稀疏矩阵) SPARE_ELEMENT = 0 ...
sparse_matrix = scipy.sparse.csr_matrix((data, (rows, cols)), shape=(3, 3)) print("稀疏矩阵:") print(sparse_matrix) 3、转换为普通矩阵 使用toarray()方法将稀疏矩阵转换为普通的NumPy数组: # 转换为普通矩阵 dense_matrix = sparse_matrix.toarray() print("普通矩阵:") print(dense_matrix) ...
上述代码创建了一个3x4的Sparse矩阵,并使用CSR(Compressed Sparse Row)格式存储。输出结果为: text [[1 0 0 0] [0 0 2 0] [0 0 3 0]] 4. Sparse矩阵的基本操作 下面是一些Sparse矩阵的基本操作示例: 加法 python sparse_matrix_2 = csr_matrix(([4, 5, 6], [0, 2, 2], [0, 1, 3]),...
numpy是 Python 中用于科学计算的重要基础库。 scipy.sparse提供了处理稀疏矩阵的工具,尤其是csr_matrix(压缩稀疏行矩阵)格式。 2. 创建稀疏矩阵 接下来,我们创建一个稀疏矩阵。这里我们使用csr_matrix来构造一个示例矩阵。 AI检测代码解析 # 创建一个稀疏矩阵sparse_matrix=csr_matrix([[0,0,3],[4,0,0],[0...
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,不但占用了本没必要用的内存,而且在涉及到矩阵运算的过程上拉低了程序效率:例如求解方程组和矩阵乘法。所以为了着眼于矩阵运算中真正起作用的那些非零元素,就有了...
python稀疏矩阵sparse matrix的保存和读取 from scipy import sparse sparse.save_npz('./filename.npz', csr_matrix_variable) #保存 csr_matrix_variable = sparse.load_npz('path.npz') #读 参考: https://blog.csdn.net/weixin_36218261/article/details/78297716...
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]: indptr[i+1]]为第i行元素的data。
稀疏矩阵(Sparse Matrix)是一种特殊类型的矩阵,其中大多数元素都是零。与稠密矩阵(Dense Matrix)相比,稀疏矩阵具有许多零元素,这些零元素占据了矩阵的大部分空间。在实际应用中,许多数据集或问题的矩阵表示都是稀疏的,因此稀疏矩阵在各种领域的...
1、稀疏矩阵的常见存储形式 bsr_matrix(arg1[, shape, dtype, copy, blocksize]) Block Sparse Row matrix coo_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) A sparse matrix in COOrdinate for...
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([...