print(csr_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)).toarray()) #print(dia_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)).toarray()) #print(dok_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)).toarray()) ''' [[4 0 9 0] [0 7 0 0] [0 0 0 0] [0 0 0 5]] [[4 ...
邻接矩阵的存储:使用稀疏矩阵数据结构(如csr_matrix)存储邻接矩阵,只保存非零元素及其位置信息,节省存储空间。 图算法优化:针对稀疏矩阵设计的图算法,如基于邻接表的遍历和搜索算法,能够更高效地处理网络分析问题。 import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix from scipy.sparse.csgraph import breadth_f...
•生成特征矩阵:读取点特征文件之后,通过scipy.sparse中的csr_matrix压缩存储特征数据,然后进行行归一化,最后转换成torch中的tensor格式 •生成标签:抽取点特征文件中的相应数据,然后使用函数encode_onehot生成每一行是独热向量的矩阵,然后再转换成torch中的tensor格式 •生成邻接矩阵:从边关系文件中抽取相应的关系,...
Another use case is that if each matrix corresponds to the “adjacency” matrix in a bipartite graph, then concatenating matrices means merging two bipartite graphs that share the column vertices but have different row vertices. For both use cases, CSR representation is quite natural so I think ...
csr_matrix(idx_features_labels[:, 1:-1], dtype=np.float32) # 读取节点特征 dict = {int(element):i for i,element in enumerate(idx_features_labels[:, 0:1].reshape(-1))} # 建立字典 labels = encode_onehot(idx_features_labels[:, -1]) # 标签用onehot方式表示 e = np.genfromtxt(...
scipy.sparse.coo_matrix是三元组,不能按行也不能按列切片 to_csr 是按行压缩的稀疏矩阵,按行切片比较快,可以按列切片 to_csc 是按列压缩的稀疏矩阵,按列切片比较快,可以按行切片 这篇文章介绍了稀疏矩阵的COO和CSR存储方式:https://blog.csdn.net/u012101561/article/details/90348288 ...
scipy.sparse.coo_matrix是三元组,不能按行也不能按列切片 to_csr 是按行压缩的稀疏矩阵,按行切片比较快,可以按列切片 to_csc 是按列压缩的稀疏矩阵,按列切片比较快,可以按行切片 这篇文章介绍了稀疏矩阵的COO和CSR存储方式:https://blog.csdn.net/u012101561/article/details/90348288 ...
🐛 Describe the bug import torch device = torch.device("cuda:0") a = torch.tensor([ [ [1.0, 0.0], [2.0, 1.0] ], [ [0.1, 0.1], [0.0, 2.0], ] ]).to_sparse_csr().to(device) b = torch.randn(2, 2).to(device) print(torch.matmul(a, b)) This lead...
from pathlib import Path # 引入提升路径的兼容性# 引入矩阵运算的相关库import numpy as npimport pandas as pdfrom scipy.sparse import coo_matrix,csr_matrix,diags,eye# 引入深度学习框架库import torchfrom torch import nnimport torch.nn.functional as F# 引入绘图库import matplotlib.pyplot as pltimport ...
在PyTorch中,密集矩阵(dense matrix)和稀疏矩阵(sparse matrix)是两种不同的数据结构,用于存储和处理不同类型的数据。密集矩阵是一个二维数组,其中大部分元素都是非零的;而...