原文:COO 与 CSR 稀疏矩阵存取格式;

稀疏矩阵是指矩阵中元素大部分是 的矩阵,事实上,实际问题中大规模矩阵基本上是稀疏矩阵,很多稀疏度在 甚至 以上 因此我们需要有高效的稀疏矩阵存储格式。 本文参考了https: www.cnblogs.com xbinworld p .html此文章,对coo 和 csr 两种格式,进行摘录,进行备忘 COOCoordinate 以坐标的形式进行表示 这是最简单的一种格式,每一个元素需要用一个三元组 ...

2019-11-11 16:31 0 341 推荐指数:

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稀疏矩阵存储格式总结+存储效率对比:COO,CSR,DIA,ELL,HYB

稀疏矩阵是指矩阵中的元素大部分是0的矩阵,事实上,实际问题中大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵,很多稀疏度在90%甚至99%以上。因此我们需要有高效的稀疏矩阵存储格式。本文总结几种典型的格式COO,CSR,DIA,ELL,HYB。 (1)Coordinate(COO) 这是最简单的一种 ...

Thu Feb 05 07:05:00 CST 2015 3 22987
稀疏矩阵压缩存储:CSR

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]) > ...

Sun Sep 24 17:35:00 CST 2017 0 2168
稀疏矩阵之scipy中的coo_matrix函数

推荐直接看官方文档:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html#scipy.sparse.coo_matrix 1分钟搞懂简版,首先直接看例子 ...

Fri Jun 14 18:00:00 CST 2019 2 4100
稀疏矩阵

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 ...

Wed Sep 26 00:34:00 CST 2018 0 2720
稀疏矩阵

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: ...

Mon Feb 13 03:32:00 CST 2017 0 1402
稀疏矩阵

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 ...

Thu May 12 04:41:00 CST 2016 0 5957
稀疏矩阵

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 ...

Tue Sep 28 19:23:00 CST 2021 0 132
 
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