csc_matrix(S):S 是一个稀疏矩阵。 csc_matrix((M, N), [dtype]):会实例化一个 M 行 N 列元素类型为 dtype 的全 0 矩阵。dtype 是一个可选参数,默认值为双精度浮点数。 csc_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)]):data 是非零元素值,row_ind 是非零元素行索引,col_ind ...
from scipy.sparseimportcsr_matrix,csc_matrix,coo_matrix # 创建稀疏矩阵 dense_matrix=np.array([[0,0,1],[0,2,0],[3,0,4]])# 使用 csr_matrix 表示稀疏矩阵 sparse_csr=csr_matrix(dense_matrix)# 使用 csc_matrix 表示稀疏矩阵 sparse_csc=csc_matrix(dense_matrix)# 使用 coo_matrix 表示稀疏矩...
csc_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]) is the standard CSC representation where the row indices for column i are stored in indices[indptr[i]:indptr[i+1]] and their corresponding values are stored in data[indptr[i]:indptr[i+1]]. If the shape parameter is not supplied,...
aa = csr_matrix(orig) aa有如下属性: # 2代表第第一行有2个不为零的元素,# 3代表第第一和二行不为零的元素总共有3个# 6代表第第一、二和三行不为零的元素总共有6个indptr: array([0, 2, 3, 6], dtype=int32)# 0,2代表第一行中的位置0和2有非零元素# 2代表第二行中的位置2有非零元素...
>>> csc_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray() array([[1, 0, 4], [0, 0, 5], [2, 3, 6]]) #按col列来压缩 # 对于第i列,非0数据行是indices[indptr[i]:indptr[i+1]] 数据是data[indptr[i]:indptr[i+1]] ...
coo_matrix(coordinate list matrix)是最简单的稀疏矩阵存储方式,采用三元组(row, col, data)(或称为ijv format)的形式来存储矩阵中非零元素的信息。在实际使用中,一般coo_matrix用来创建矩阵,因为coo_matrix无法对矩阵的元素进行增删改操作;创建成功之后可以转化成其他格式的稀疏矩阵(如csr_matrix、csc_matrix)进行...
在Scipy 中,稀疏矩阵可以使用 scipy.sparse 模块进行表示。常用的稀疏矩阵类型有 csr_matrix(压缩稀疏行矩阵)、csc_matrix(压缩稀疏列矩阵)、coo_matrix(坐标列表稀疏矩阵)等。 importnumpyasnpfromscipy.sparseimportcsr_matrix, csc_matrix, coo_matrix# 创建稀疏矩阵dense_matrix = np.array([[0,0,1], [0,...
CSC - 压缩稀疏列(Compressed Sparse Column),按列压缩。 CSR - 压缩稀疏行(Compressed Sparse Row),按行压缩。 CSR 矩阵 我们可以通过向 scipy.sparse.csr_matrix() 函数传递数组来创建一个 CSR 矩阵。 实例 创建CSR 矩阵。 import numpy as np
在Scipy 中,稀疏矩阵可以使用 scipy.sparse 模块进行表示。常用的稀疏矩阵类型有 csr_matrix(压缩稀疏行矩阵)、csc_matrix(压缩稀疏列矩阵)、coo_matrix(坐标列表稀疏矩阵)等。 importnumpyasnpfromscipy.sparseimportcsr_matrix,csc_matrix,coo_matrix# 创建稀疏矩阵dense_matrix=np.array([[0,0,1],[0,2,0],...
在Python中，使用scipy.sparse构造稀疏矩阵的方法及要点如下：一、稀疏矩阵类型 bsr_matrix：Block Sparse Row矩阵，通过指定参数创建，支持定义形状、数据类型等，适用于块稀疏存储。coo_matrix：Coordinate格式的稀疏矩阵，通过坐标形式进行初始化，便于直接创建。csc_matrix：Compressed Sparse Column矩阵，压缩...