稀疏矩阵的定义 　　对于那些零元素数目远远多于非零元素数目，并且非零元素的分布没有规律的矩阵称为稀疏矩阵（sparse）。 　　人们无法给出稀疏矩阵的确切定义，一般都只是凭个人的直觉来理解这个概念，即矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数，并且非零元素没有分布规律。 稀疏矩阵的压缩存储 ...

这个代码貌似有点问题，运行结果就不贴了。 这是我写的代码： 运行结果： ...

目录 稀疏矩阵 为什么稀疏矩阵 常用稀疏矩阵 1. coo：Coordinate matrix 2. csr和csc：Compressed Sparse Row/Column matrix ...

本文主要围绕scipy中的稀疏矩阵展开，也会介绍几种scipy之外的稀疏矩阵的存储方式。 dok_matrix 继承自dict，key是(row,col)构成的二元组，value是非0元素。 优点： 非常高效地添加、删除、查找元素 转换成coo_matrix很快 缺点 ...

1.生成随机稀疏矩阵： scipy中生成随机稀疏矩阵的函数如下： scipy.sparse.rand(m,n,density,format,dtype,random_state) 1 参数介绍： 参数 含义 m,n ...

np.random.rand(a, b)： np.random.randint(a, b, size=(c, d))： 二项分布函数 np.ran ...

没有经过处理的稀疏矩阵其实就是一个特殊的二维数组，数组中的大部分元素是0或者其他类型的非法值，只有少数几个非零元素。 为了实现压缩存储，可以只存储稀疏矩阵的非0元素。在存储稀疏矩阵中的非0元素时，必须要存储该元素的行列号以及元素值。 我们可以封装一个三元组类来存储这些元素。 //三元组 ...

　　一个模型文件要上线的话，一定会力求精简，而稀疏矩阵由于其庞大的内存占用，而会首当其中被改写，所幸修改的逻辑不是很复杂，下面简要介绍下修改逻辑。 一、三元组 　　三元组是最直观且最省力的做法，只需要修改存储的结构即可。 　　三元组的结构就是<row,col,value> ...