, 还需判别除数是否为零。 稀疏矩阵的压缩存储方法: 一 、三元组顺序表 二、行逻辑联接的顺 ...
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 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 元素。在存储稀疏矩阵中的非 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 template lt class T gt struct Triple size t row 行 size t c ...
2016-04-20 16:41 0 3985 推荐指数:
, 还需判别除数是否为零。 稀疏矩阵的压缩存储方法: 一 、三元组顺序表 二、行逻辑联接的顺 ...
Compressed Sparse Row,CSR格式的列下标向量和数据值向量与COO格式(三元组)类似,在行下标表示上做了压缩。根据数据的排列规则,只需要指定在哪个数据换到下一行就行。 >>> col_idx = np.array([0,3,1,2,3,0,1,3]) > ...
前言 按照压缩存储的概念,只存储稀疏矩阵的非零元; 一个三元组即可确定矩阵M的一个非零元; 主要有三种方法存储稀疏矩阵:三元组顺序表、行逻辑链接的顺序表、十字链表。 三元组顺序表 结构体和头文件 创建和存储稀疏矩阵 打印矩阵在终端 对矩阵的转置 快速 ...
在数据预处理中,我们需要采集前的数据是非常庞大的。不妨将数据集D视作一个矩阵,每一行对应一个样本,每一列对应某个特征。 而在现实生活中,例如文档分类任务,以每一个字词作为一个特征,特征属性多大成千上万,即数千数万列,而相当一部分特征对于所考虑的问题具有“稀疏性”,也就是矩阵中许多列与当前 ...
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 ...
一 稀疏矩阵的存储 1.三元组顺序表 三元组表示法就是在存储非零元的同时,存储该元素所对应的行下标和列下标。稀疏矩阵中的每一个非零元素由一个三元组(i,j,aij)唯一确定。矩阵中所有非零元素存放在由三元组组成的顺序表中(通常用数组)。所以三元组的逻辑结构如下: //————稀疏矩阵 ...