1、COO_Matrix 不难发现,coo_matrix是可以根据行和列索引进行data值的累加。 >>>row = np.array([0,0,1,3,1,0,0])>>>col = np.array([0,2,1,3,1,0,0])>>>data = np.array([1,1,1,1,1,1,1])>>>coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4,4)).toarray() array([[3,0,1...
col_index] # 修改矩阵的元素 sparse_matrix[row_index, col_index] = new_value # 将稀疏矩阵转换为稠密矩阵 dense_matrix = sparse_matrix.toarray() 复制
>>> import numpy as np >>> from scipy.sparse import csr_matrix >>> indptr = np.array([0...
Dictionary Of Keys based sparse matrix dok_matrix可以高效地逐渐构造稀疏矩阵。 from scipy.sparse import * S = dok_matrix((5, 5), dtype=np.float32) for i in range(5): for j in range(5): S[i, j] = i + j S.toarray() ''' array([[0., 1., 2., 3., 4.], [1., 2.,...
from scipy.sparse import csc_matrix m = 2 n = 3 A = spy.sparse.rand(m, n, density=0.5, format='csc', dtype=None).toarray() print(A) # [[0. 0.12812445 0.23608898] # [0.99904052 0. 0. ]] 方法二: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 import scipy as spy from...
from scipy.sparse import csr_matrix # 创建稀疏矩阵 sparse_matrix = csr_matrix([[1, 0, 0], [0, 0, 2], [0, 3, 0]]) # 将稀疏矩阵转换为基于索引的numpy数组 index_based_array = sparse_matrix.toarray() # 打印转换后的数组 print(index_based_array) ...
toarray()) 3. 矩阵向量相乘 import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix A = csr_matrix([[1, 2, 0], [0, 0, 3], [4, 0, 5]]) v = np.array([1, 0, -1]) A.dot(v) # 示例1 # 构造一个1000x1000 lil_matrix并添加值: from scipy.sparse import lil_matrix from ...
random.seed(0) >>> mtx = sparse.lil_matrix((4, 5)) 通过高阶索引给矩阵的部分元素赋值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> from numpy.random import rand >>> data = np.round(rand(2, 3)) >>> data array([[1., 1., 1.], [1., 0., 1.]]) >>> mtx[:...
sparse_mat = coo_matrix((data, (row, col))) # 转换为CSR格式 sparse_mat_csr = sparse_mat.tocsr() print(sparse_mat_csr.toarray()) 稀疏矩阵的操作 SciPy提供了丰富的稀疏矩阵操作函数,包括矩阵乘法、转置、求逆(对于某些类型的稀疏矩阵)等。 # 矩阵乘法 result = sparse_mat_csr.dot(sparse_mat_...
简介:scipy库中的sparse.csr_matrix函数介绍 前言 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....