稀疏矩陣的定義 　　對於那些零元素數目遠遠多於非零元素數目，並且非零元素的分布沒有規律的矩陣稱為稀疏矩陣（sparse）。 　　人們無法給出稀疏矩陣的確切定義，一般都只是憑個人的直覺來理解這個概念，即矩陣中非零元素的個數遠遠小於矩陣元素的總數，並且非零元素沒有分布規律。 稀疏矩陣的壓縮存儲 ...

這個代碼貌似有點問題，運行結果就不貼了。 這是我寫的代碼： 運行結果： ...

目錄 稀疏矩陣 為什么稀疏矩陣 常用稀疏矩陣 1. coo：Coordinate matrix 2. csr和csc：Compressed Sparse Row/Column matrix ...

本文主要圍繞scipy中的稀疏矩陣展開，也會介紹幾種scipy之外的稀疏矩陣的存儲方式。 dok_matrix 繼承自dict，key是(row,col)構成的二元組，value是非0元素。 優點： 非常高效地添加、刪除、查找元素 轉換成coo_matrix很快 缺點 ...

1.生成隨機稀疏矩陣： scipy中生成隨機稀疏矩陣的函數如下： scipy.sparse.rand(m,n,density,format,dtype,random_state) 1 參數介紹： 參數 含義 m,n ...

np.random.rand(a, b)： np.random.randint(a, b, size=(c, d))： 二項分布函數 np.ran ...

沒有經過處理的稀疏矩陣其實就是一個特殊的二維數組，數組中的大部分元素是0或者其他類型的非法值，只有少數幾個非零元素。 為了實現壓縮存儲，可以只存儲稀疏矩陣的非0元素。在存儲稀疏矩陣中的非0元素時，必須要存儲該元素的行列號以及元素值。 我們可以封裝一個三元組類來存儲這些元素。 //三元組 ...

　　一個模型文件要上線的話，一定會力求精簡，而稀疏矩陣由於其龐大的內存占用，而會首當其中被改寫，所幸修改的邏輯不是很復雜，下面簡要介紹下修改邏輯。 一、三元組 　　三元組是最直觀且最省力的做法，只需要修改存儲的結構即可。 　　三元組的結構就是<row,col,value> ...