arr=np.array([[0,0,0],[0,0,1],[1,0,2]]) mat=csr_matrix(arr) mat.sum_duplicates() print(mat) 以上代码输出结果为: (1,2)1(2,0)1(2,2)2 csr 转换为 csc 使用 tocsc() 方法: 实例 importnumpyasnp fromscipy.sparseimportcsr_matrix arr=np.array([[0,0,0],[0,0,1],[1,0,...
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([1,2,3,4,5,6]) >>>csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3)).toarray() array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], [4, 5, 6]])...
既:(scipy.sparse的csr_matrix、csc_matrix、coo_matrix三种方法可以相互转换)->toarray方法转化为np.ndarray类型->torch.from_numpy方法转化为torch稠密张量。 3 csc_matrix csc分成三个单词compress sparse column,因此csr是按列压缩的稀疏矩阵。其实例化方式、属性、方法、优缺点和csr_matrix基本一致,这里不再赘述,...
csr_matrix，全称Compressed Sparse Row matrix，即按行压缩的稀疏矩阵存储方式，由三个一维数组indpt...
本文以csr_matrix为例来说明sparse矩阵的使用方法,其他类型的sparse矩阵可以参考https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html csr_matrix是Compressed Sparse Row matrix的缩写组合,下
>>> from scipy.sparse import csr_matrix >>> csr_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray() array([[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]], dtype=int8) >>> >>> row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) ...
在SciPy稀疏矩阵CSR_Matrix中保持插入顺序的方法是使用稀疏矩阵的`lil_matrix`格式进行插入操作,然后再将其转换为CSR_Matrix格式。 `lil_matrix`是一种基于行...
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在探讨CSR矩阵压缩时，我们首先需要理解CSR代表Compressed Sparse Row，即按行压缩矩阵。原矩阵结构直观，便于理解。还原矩阵时，CSR结构发挥关键作用。此结构通过三个数组：indptr, indices和data，高效地存储稀疏矩阵。indptr数组记录了每行首尾非零元素的指针（不含右边界），如同切片操作。取某一行为例，...