from scipy import sparse sparse.save_npz('./filename.npz', csr_matrix_variable) #保存 csr_matrix ...

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 ...

　　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 ...

稀疏矩阵:非零元多，在矩阵中随机出现 假设 m 行 n 列的矩阵含 t 个非零元素，则称 δ=t/(m*n) 为稀疏因子。 通常认为 δ<= 0.05 的矩阵为稀疏矩阵。 常规存储方法缺点: 　　1) 零值元素占了很大空间; 　　2) 计算中进行了很多和零值的运算，遇除法 ...

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 ...

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 ...

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。 >& ...