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 ...

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> ...

给定两个 稀疏矩阵 A 和 B，返回AB的结果。您可以假设A的列数等于B的行数。 题目地址：https://www.jiuzhang.com/solution/sparse-matrix-multiplication/#tag-other 本参考程序来自九章算法，由 @Roger 提供 ...

　　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 ...

尽量避免稀疏矩阵， 加快计算。 比如计算稀疏矩阵S的F范数 a = norm(S, 'fro')， 方法1效率比方法2高很多。 方法 1 方法 2 ...