- scipy 里面的sparse函數進行的矩陣存儲
- 可以節省內存
主要是scipy包里面的 sparse
這里目前只用到兩個
- 稀疏矩陣的讀取
sparse.load()
- 轉稀疏矩陣為普通矩陣
sparse.to_dense()
處理成為普通矩陣之后可以調用pd.DataFrame()轉化為數據框之后的操作就比較好進行了。可以基於pandas和numpy包進行了
處理成為稀疏矩陣之后可以參考官方文檔
參考筆記
學完補充，去寫個demo
Python 高維數組“稀疏矩陣”scipy sparse學習筆記
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