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 csr = csr_matrix(dense_matrix) # 打印 CSR 矩阵 print(csr) ...
sparse_matrix.toarray() 将稀疏矩阵保存为mtx格式文件 sio.mmwrite("sparse_matrix.mtx",sparse_matrix)#读取mtx格式文件sp_matrix=sio.mmread("sparse_matrix.mtx") 可以通过生成mtx文件和想要读取的数据集的格式进行对比可以找到程序错误
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...
dataframe=pd.DataFrame.sparse.from_spmatrix(sparse_matrix) 1. pd.DataFrame.sparse.from_spmatrix()函数将稀疏矩阵转换成Dataframe对象。 至此,我们已经完成了稀疏矩阵到Dataframe的转换。 完整代码示例 下面是一个完整的代码示例,包含了上述步骤的实现: importnumpyasnpimportpandasaspdimportscipy.sparseassp# 读取稀...
Input matrix[2][0]: 0 Input matrix[2][1]: 0 Input matrix[2][2]: 0 输出描述: 输出原矩阵和压缩后的稀疏矩阵: ---matrix--- | 0 0 0 | | 34 0 23 | | 0 0 0 | --- After Compress matrix ---> sparse_matrix: | 3 3 2 | | 1 0 34 ...
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...
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)是由于矩阵中存在大量0,从而可以采用特别的存储技巧来压缩内存。 由于在工作需要将一个150666569x9860的超大矩阵作为数据,来训练NN模型,所以采用稀疏矩阵的方式,将这个超大矩阵压缩,从而使得能够放入内存中。 python的稀疏矩阵在scipy包中,而theano同时支持的是csc_matrix,和csr_matrix。
1、Python平台操作 SparseMatrix 加载读取稀疏矩阵的mmread和 转换数据框的 Pandas模块 fromscipy.ioimportmmreadimportpandasaspdimportnumpyasnp 读取10X单细胞矩阵: matrix.mtx.gz(coo_matrix格式的sparse 矩阵) 、barcodes.tsv.gz (10X矩阵的列名,对应细胞Barcode)、features.tsv.gz (10X矩阵的行名,对应细胞Barcode...
python中的随机分割sparse.lil_matrix 在Python中,sparse.lil_matrix是scipy.sparse模块中的一个类,用于表示稀疏矩阵。稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵,与之相对的是稠密矩阵,其中大部分元素都非零。 sparse.lil_matrix是基于行的链表格式(List of Lists)的稀疏矩阵实现。它使用两个列表来存储非零元素的值...