csr_matrix 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 >>>indptr=np.array([0,2,3,6])#0表示默认起始点,0之后有几个数字就表示有几行>>>indices=np.array([0,2,2,0,1,2])>>>data=np.array([1,2,3,4,5,6])>>>csr_matrix((data,indices,indptr),shape=(3,3)).toarr...
CSR方法采取按行压缩的方式，使用三个数组表示原始矩阵。首先，数据元素存储在'data'数组中，表示每一行的非零数值。每行的索引则在'indptr'数组中体现，注意，每个值代表该行中的非零元素数量。以矩阵第一行为例，data[ indptr[0]: indptr[1] ]，即data[0:2]，包含数值1和2。接下来，我们需要...
csr_matrix 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>indptr=np.array([0,2,3,6])#0表示默认起始点,0之后有几个数字就表示有几行>>>indices=np.array([0,2,2,0,1,2])>>>data=np.array([1,2,3,4,5,6])>>>csr_matrix((data,indices,indptr),shape=(3,3)).toarray()array...
cuda一些函数中仅支持csr格式,而matlab中的稀疏矩阵是csc格式,直接打印 按列的coo格式(或者find函数输出)。将matlab sparse数据进行cuda稀疏函数计算时,之前利用GPU的做法是将COO格式转为CSR格式,中间还要进行多次排序。一套下来代码100多行。。。 利用cusparseCsr2cscEx2()函数实现CSR与CSC格式相互转化。
cuda一些函数中仅支持csr格式,而matlab中的稀疏矩阵是csc格式,直接打印 按列的coo格式(或者find函数输出)。将matlab sparse数据进行cuda稀疏函数计算时,之前利用GPU的做法是将COO格式转为CSR格式,中间还要进行多次排序。一套下来代码100多行。。。 利用cusparseCsr2cscEx2()函数实现CSR与CSC格式相互转化。 现有三种方法...
mtx =sparse.csr_matrix((data,indices,indptr),shape=(3,3)) mtx.todense() 1、首先是考虑每行的非零数值,数值在data里, 每行取值的索引在indptr中,注意每个值是每行中非零值, 故矩阵第0行 data[ indptr[0]: indptr[1] ], 即data[0:2], 为数据1,2; ...
scipy.sparsecsr_matrixindptrindicesdata文章分类HarmonyOS后端开发 indptr = [0 2 5 7] 稀疏矩阵的行数:row = len(indptr) - 1 = 4 - 1 = 3 第0行非零元素个数:2 - 0 = 2;位置分别在index = 1,3;数值分别为1,2 第1行非零元素个数:5 - 2 = 3;位置分别在index = 0,1,3;数值分别为1...
CSR包含三个数组(所有的index从0开始): V,用来存储矩阵中的非零元素的值; COL_INDEX,第i个元素记录了V[i]元素的列数; ROW_INDEX, 第i个元素记录了前i-1行包含的非零元素的数量。 进一步,令a=ROW_INDEX[row], b = ROW_INDEX[row+1],则V[a, b)的行数等于row,再结合COL_INDEX,即可得到非零元素...
csr_matrix((M, N), [dtype]) to construct an empty matrix with shape (M, N) dtype is optional, defaulting to dtype=’d’. csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)]) where data, row_ind and col_ind satisfy the relationship a[row_ind[k], col_ind[k]] = data...
代码: # paddle=2.6.1importpaddlecrows=[0,1,2,3]cols=[1,2,0]values=[1.,2.,3.]csr=paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crows,cols,values, [3,3])crows1=[0,1,2,3]cols1=[1,2,0]values1=[4.,5.,6.]csr2=paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crows1,cols1,values1, [3,3])paddle.spar...