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...
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...
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...
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、scipy.sparse中七种稀疏矩阵类型 1、bsr_matrix:分块压缩稀疏行格式 介绍 BSR矩阵中的inptr列表的第i个元素与i+1个元素是储存第i行的数据的列索引以及数据的区间索引,即indices[indptr[i]:indptr[i+1]]为第i行元素的列索引,data[ind
在用python进行科学运算时,常常需要把一个稀疏的np.array压缩,这时候就用到scipy库中的sparse.csr_matrix(csr:Compressed Sparse Row marix)和sparse.csc_matric(csc:Compressed Sparse Column marix) scipy.sparse.csr_matrix 官方API介绍 csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]) ...
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...
csr_matrix_0 = csr_matrix((data, indices, indptr), shape = (3,3))print(csr_matrix_0.toarray())# 输出:# [[1 0 2]# [0 0 3]# [4 5 6]] 参考文章: 看的懂的scipy.sparse.csr_matrix和scipy.sparse.csc_matrix. 我累了,毁灭吧。
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...
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_...