>>> csr_matrix((data,indices,indptr),shape=(3,3)).toarray() array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], 4, 5, 6]]) 其中指真比较难以理解,下面根据指针画图,以方便理解 根据上图可以看出 指针是定位数据块的。比如iindptr=np.array([0,2,3,6]) ,其中2 是指竖线中的0到2的数据块,即 1,2是...
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...
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...
fromscipy.sparseimportcsr_matrix arr=np.array([ [0,1,2], [1,0,0], [2,0,0] ]) newarr=csr_matrix(arr) print(dijkstra(newarr,return_predecessors=True,indices=0)) 以上代码输出结果为: (array([0.,1.,2.]),array([-9999,0,0],dtype=int32)) Floyd Warshall -- 弗洛伊德算法 弗洛伊德...
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。 importnumpyasnp fromscipy.sparseimportcsr_matrix arr=np.array([0,0,0,0,0,1,1,0,2]) print(csr_matrix(arr)) ...
csr_matrix 也是最常见的稀疏矩阵的存储方式了,deepwalk或者node2vec的speed up版本就是用csr matrix来存储图和处理图的,(不过很可惜numba不支持scipy.sparse的优化) 上图就很好理解了,我们首先是查询index pointers,也就是indptr,查询的时候需要进行迭代计算的,indptr的初始必然为0,表示start,然后: ...
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
lil_matrix是一种基于行的稀疏矩阵格式,它允许按照插入的顺序逐个添加元素。具体步骤如下: 导入所需的库和模块: 代码语言:txt 复制 from scipy.sparse import lil_matrix 创建一个空的lil_matrix对象,并指定矩阵的形状: 代码语言:txt 复制 matrix = lil_matrix((num_rows, num_cols)) ...
csr_matrix,全名为Compressed Sparse Row,是按行对矩阵进行压缩的。CSR需要三类数据:数值,列号,以及行偏移量。CSR是一种编码的方式,其中,数值与列号的含义,与coo里是一致的。行偏移表示某一行的第一个元素在values里面的起始偏移位置。 同样在网络上找了一张图,能比较好反映其中的原理。
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([ ...