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...
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]])...
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 SparseRowmarix) 和sparse.csc_matric(csc:Compressed SparseColumnmarix) 官网直通车:直通车 csr_matrix 代码语言:javascript 复制 >>>indptr=np.array([0,2,3,6])#0表示默认起始点,0之后...
indptr = np.array([0, 2, 3, 6]) #每行的非零数据 data[i:i+1] 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] ...
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...
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) 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。
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...
sparse.csr_matrix("x_t",dtype=theano.config.floatX)\ )\ifP_inputisNoneelseP_input[:2]#elements of historyshape = kwargs.get("shape")ifshapeisnotNone: dict_size = shape[0]iflen(shape) <=1:delshape["shape"]else: shape["shape"] = shape["shape"][1:]else: ...
>>> import numpy as np >>> 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]) >>> col = np.array([0, 2...
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...