之所以这种格式叫做 CSR,是因为 CSR 是 Compressed Sparse Row 的缩写。 实例化 SciPy CSR 格式的稀疏矩阵类的定义位于 scipy.sparse 包中的 csr_matrix 类,对其进行实例化就能获取一个 SciPy CSR 格式的稀疏矩阵的实例。当然,构造实例的方法主要有 5 种: csr_matrix(D):D 是一个普通矩阵(二维数组)。 csr_m...
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...
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...
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: ...
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。
上述官方文档时稀疏矩阵的一些特性以及csr_matrix的优缺点,并且在指明各种缺点的同时,提供了可以考虑的技术实现。 代码示例1 import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2]) ...
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([ 1,2,3,4,5,6]).reshape(( 2,3)))print(csr) 输出为: image.png csr_matrix(S) 使用另外一个csr即S构造 ...
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)]) ...
fast matrix vector products Disadvantages of the CSR format slow column slicing operations (consider CSC) changes to the sparsity structure are expensive (consider LIL or DOK) Examples >>> import numpy as np >>> from scipy.sparse import csr_matrix ...