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_indices)), shape=(nrows, ncols)) # 使用CSR格式创建稀疏矩阵 sparse_matrix = sp.csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(nrows, ncols)) 复制代码 ...
nx.laplacian_matrix(G) ''' <3x3 sparse matrix of type '<class 'numpy.intc'>' with 7 stored elements in Compressed Sparse Row format> ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 在矩阵中,若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目,并且非0元素分布没有规律时...
在scipy库中,sparse子模块提供了多种稀疏矩阵的表示和操作方式,但需要注意的是,scipy.sparse并没有直接提供一个名为sparray的类或函数。可能你指的是scipy.sparse模块中提供的一些稀疏矩阵类型,如coo_matrix、csr_matrix、csc_matrix等。这些类型允许你以高效的方式处理稀疏矩阵。 下面,我将按照你的要求,介绍scipy....
csr_matrix中,csr分成三个单词compress sparse row,因此csr是按行压缩的稀疏矩阵 csr_matrix矩阵返回值有三个属性indptr indices data 可以分别对应 count index data 三个通俗的解释。 由于csr_matrix是按行压缩的矩阵indptr(count)为每行中元素不为0个数的计数,值得注意的是这个计数是累加的,详细的解释看下面的例...
some_dense_matrix=np.random.random(600,600)some_sparse_matrix=sparse.csr_matrix(some_dense_matrix) 正如前面所看到的,这种方法是有很大问题的,因为我们必须首先获得这个非常消耗内存的密集矩阵,然后才能将它转换成一个稀疏矩阵。 创建一个空的稀疏矩阵 ...
1、COO_Matrix 不难发现,coo_matrix是可以根据行和列索引进行data值的累加。 >>>row = np.array([0,0,1,3,1,0,0])>>>col = np.array([0,2,1,3,1,0,0])>>>data = np.array([1,1,1,1,1,1,1])>>>coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4,4)).toarray() ...
>>>importnumpyasnp>>>from scipy.sparseimportcsr_matrix>>>csr_matrix((3,4),dtype=np.int8).toarray()array([[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0]],dtype=int8) 通过元素值序列、行索引序列以及列索引序列来实例化一个 3 行 3 列元素值为 32 位有符号整数的稀疏矩阵: ...
Sparse arrays are now fully functional for 1-D and 2-D arrays. We recommend that all new code use sparse arrays instead of sparse matrices and that developers start to migrate their existing code from sparse matrix to sparse array: migration_to_sparray. Both sparse.linalg and sparse.csgraph...
csc_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) Compressed Sparse Column matrix csc_matrix的初始化方法可以是bsr_matrix的初始化方法,也可以是coo_matrix的初始化方法,该csc_matrix与下面的csr_matrix是比较常用的稀疏矩阵。 2.4 csr_matrix csr_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) Compressed Sparse Row matrix cs...
(cols)) sparse_matrix.toarray()>>> array([[0, 0, 3], [0, 9, 5], [0, 0, 0]], dtype=int64)# method 2 # format: csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]) # column indices for row i: indices[indptr[i]:indptr[i+1]] # data values: data[indptr[i]:indptr...