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...
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]])...
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,每一行起始元素的下标# 1 2|3|4 5 6的下...
其第五种初始化方式这是直接体现csr_matrix的存储特征:csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]),意思是,矩阵中第i行非零元素的列号为indices[indptr[i]:indptr[i+1]],相应的值为data[indptr[i]:indptr[i+1]] 举个例子: >>> importnumpy as np>>> from scipy.sparse import csr_ma...
fromscipy.sparseimportcsr_matrix arr=np.array([ [0,1,2], [1,0,0], [2,0,0] ]) newarr=csr_matrix(arr) print(floyd_warshall(newarr,return_predecessors=True)) 以上代码输出结果为: (array([[ 0., 1., 2.], [ 1., 0., 3.], ...
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
Scipy中csr_matrix和csc_matrix函数详解,概述在用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:CompressedSparseRowmarix)和sparse.csc_matric(csc:CompressedSparseColumnmarix)scipy.sparse.csr_matrix官方AP
>>> 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]) ...
scipy.sparse.csr_matrix csr是Compressed Sparse Row matrix的缩写即压缩稀疏基于行存储的矩阵,好绕口,该矩阵有如下几种构造方法: csr_matrix(D) D是一个稠密矩阵或2维的ndarray 举例如下: importnumpyasnpfromscipy.sparseimportcsr_matrix csr=csr_matrix(np.array([ ...
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...