csr_matrix函数主要是用来压缩稀疏矩阵。 一、csr_matrix函数 from scipy.sparse import csr_matriximport numpy as np# data:代表的是稀疏矩阵中存储的所有元素data = np.array([1,2,3,4,5,6])# indices: 代表的是这6个元素所在的列的位置indices = np.array([0,2,2,0,1,2])# indptr: 游标,每一...
csr_matrix是Compressed Sparse Row matrix的缩写组合,下面介绍其两种初始化方法 csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)]) wheredata,row_indandcol_indsatisfy the relationshipa[row_ind[k],col_ind[k]]=data[k]. csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]) is t...
1. 稀疏矩阵的表示 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。 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp from scipy.sparseimportcsr_matrix,csc_matrix,coo_matrix # 创建稀疏矩阵 ...
scipy.sparse.csr_matrix.min函数用于计算压缩稀疏行矩阵(Compressed Sparse Row Matrix,CSR矩阵)中的最小值。默认情况下,该函数将考虑所有非零元素并计算最小值。然而,有时我们希望忽略掉隐式零(在CSR矩阵中表示为未显示存储的零值)。 要忽略隐式零,可以使用scipy.sparse.csr_matrix.min函数的参数min_val...
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，...
>>> 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]) ...
那么,如何使用scipy.sparse.csr_matrix来解决无属性问题呢?首先,我们需要了解什么是稀疏矩阵。稀疏矩阵是指大部分元素都是0的矩阵,这种矩阵具有较高的压缩率。在实际应用中,我们可以使用稀疏矩阵来对数据进行压缩和降维。而Scipy库中的稀疏矩阵COO子类——scipy.sparse.csr_matrix,正是为了实现稀疏矩阵的压缩和反压缩而...
在networkx包中,很多运算返回的是sparse matrix(如nx.laplacian_matrix),这是稀疏矩阵格式。隶属于scipy.sparse import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_node(1) G.add_nodes_from([2, 3]) G.add_edge(1, 2) G.add_edges_from([(1, 3)]) ...
我们主要使用以下两种类型的稀疏矩阵: 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。 本章节我们主要使用 CSR 矩阵。 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。 # 创建 CSR 矩阵。 import numpy as...
有些人喜欢在np.zeroes里面自己控制数据类型以减少内存使用(uint32和uint8确实差的有点多). 但sparse_matrix在构造的时候对数据的格式有要求, 至少用uint8会报错. 在构造出sparse_matrix以后可以手动清理矩阵a以释放空间. 但这里还是有个坑, 单纯用del()不大能够控制a释放的时机. 还要显式的调用gc.collect()....