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 ...
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:
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 ...
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]) > ...
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 ...
输出得到: 说明这个变量train_set.tdm是个scipy.sparse.csr.csr_matrix,类似稀疏矩阵,输出得到的是矩阵中非0的行列坐标及值,现在我们要挑出每一行中值最大的k项。 首先我们知道一个对于稀疏矩阵很方便 ...
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: ...
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 ...
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 ...