csr_matrix是按行对矩阵进行压缩的,csc_matrix则是按列对矩阵进行压缩的。通过row_offsets,column_indices,data来确定矩阵。column_indices,data与coo格式的列索引与数值的含义完全相同,row_offsets表示元素的行偏移量。 >>>indptr = np.array([0,2,3,6])>>>indices = np.array([0,2,2,0,1,2])>>>d...
之所以这种格式被我们称之为 CSC,是因为 CSC 是 Compressed Sparse Column 的缩写。 实例化 SciPy CSC 格式的稀疏矩阵类的定义位于 scipy.sparse 包中的 csc_matrix 类,对其进行实例化就能获取一个 SciPy CSC 格式的稀疏矩阵的实例。当然,构造实例的方法主要有 5 种: csc_matrix(D):D 是一个普通矩阵(二维数组...
issparse(x):x是否为sparse类型 isspmatrix(x):x是否为sparse类型 isspmatrix_csc(x):x是否为csc_matrix类型 isspmatrix_csr(x):x是否为csr_matrix类型 isspmatrix_bsr(x):x是否为bsr_matrix类型 isspmatrix_lil(x):x是否为lil_matrix类型 isspmatrix_dok(x):x是否为dok_matrix类型 isspmatrix_coo(x):x是...
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 矩阵方法 我们可以使用 data 属性查看存储的数据(不含 0 元素): 实例 import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix arr = np.array([[0, 0, 0], [0, 0, 1], [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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 importnumpyasnp from scipy.sparseimportcsr_matrix,csc_matrix,coo_matrix ...
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。 实例 创建CSR 矩阵。
稀疏矩阵类包括了多种不同的格式,例如COO格式、CSR格式、CSC格式等,可以根据需要选择最适合的格式进行处理。以下是处理大型稀疏矩阵的一般步骤: 导入必要的模块: import scipy.sparse as sp 复制代码 创建稀疏矩阵对象: # 使用COO格式创建稀疏矩阵 sparse_matrix = sp.coo_matrix((data, (row_indices, col_...
csr_matrix 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...
在scipy.sparse中,与压缩稀疏列(CSC, Compressed Sparse Column)格式相关的正确属性或方法是csc_matrix。如果您需要使用CSC格式的稀疏矩阵,应该使用csc_matrix。 给出解决方案或替代方法: 您应该使用csc_matrix替代csc_array。csc_matrix是scipy.sparse模块中用于创建和操作CSC格式稀疏矩阵的类。 修正代码示例: 以下...