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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>indptr=np.array([0,2,3,6...
如果你确实需要CSC格式,你可能需要在torch之外寻找其他库,如scipy,它提供了对CSC格式的支持。 如果torch库已更新导致'sparse_csc'被移除或替换: 目前并没有官方文档指出torch在某个版本中移除了sparse_csc,因为torch库中从未包含过这个功能。如果你之前在某个项目或教程中看到过sparse_csc,那可能是因为该项目或教程...
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。
计算效率高:CSC格式在进行矩阵向量乘法等操作时,可以通过有效地利用非零元素的位置信息,提高计算效率。 灵活性强:CSC格式支持快速的列切片操作,适用于需要按列进行计算的场景。 Scipy.sparse CSC-矩阵性能的应用场景包括但不限于: 自然语言处理(NLP):在文本处理中,常常需要处理大规模的稀疏矩阵,如词袋模型、TF-IDF...
>>> import numpy as np >>> from scipy.sparse import csc_array >>> csc_array((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, 2, 2, 0, 1, 2]) >>> col = np.array([0, 0,...
matrix无法对矩阵的元素进行增删改操作；创建成功之后可以转化成其他格式的稀疏矩阵（如csr_matrix、csc_...
[sparse]mul: missing support with CSC arguments#141472 hzhangxyz 🐛 Describe the bug I cannot calculatea * awhen a is a CSC tensor: importtorcha=torch.randn(3,3).to_sparse_coo()a*aa=torch.randn(3,3).to_sparse_csr()a*aa=torch.randn(3,3).to_sparse_csc()a*a ...
>>> import numpy as np >>> from scipy.sparse import csc_matrix >>> csc_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, 2, 2, 0, 1, 2]) >>> col = np.array([0, 0...
: return True if src.layout == torch.sparse_csr: return True > if src.layout == torch.sparse_csc: E AttributeError: module 'torch' has no attribute 'sparse_csc' ../../pytorch_geometric/torch_geometric/utils/sparse.py:68: AttributeError: module 'torch' has no attribute 'sparse_csc' ...
本文简要介绍 python 语言中 scipy.sparse.isspmatrix_csc 的用法。 用法: scipy.sparse.isspmatrix_csc(x)#x是csc_matrix 类型的吗?参数 :: x: 检查对象是否为 csc 矩阵 返回 :: bool 如果x 是 csc 矩阵,则为 True,否则为 False 例子:>>> from scipy.sparse import csc_array, csc_matrix, coo_...