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

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 ...

　　在數據預處理中，我們需要采集前的數據是非常龐大的。不妨將數據集D視作一個矩陣，每一行對應一個樣本，每一列對應某個特征。 　　而在現實生活中，例如文檔分類任務，以每一個字詞作為一個特征，特征屬性多大成千上萬，即數千數萬列，而相當一部分特征對於所考慮的問題具有“稀疏性”，也就是矩陣中許多列與當前 ...

盡量避免稀疏矩陣， 加快計算。 比如計算稀疏矩陣S的F范數 a = norm(S, 'fro')， 方法1效率比方法2高很多。 方法 1 方法 2 ...

稀疏矩陣:非零元多，在矩陣中隨機出現 假設 m 行 n 列的矩陣含 t 個非零元素，則稱 δ=t/(m*n) 為稀疏因子。 通常認為 δ<= 0.05 的矩陣為稀疏矩陣。 常規存儲方法缺點: 　　1) 零值元素占了很大空間; 　　2) 計算中進行了很多和零值的運算，遇除法 ...

一 稀疏矩陣的存儲 1.三元組順序表 三元組表示法就是在存儲非零元的同時，存儲該元素所對應的行下標和列下標。稀疏矩陣中的每一個非零元素由一個三元組(i,j,aij)唯一確定。矩陣中所有非零元素存放在由三元組組成的順序表中(通常用數組)。所以三元組的邏輯結構如下： //————稀疏矩陣 ...

前言 按照壓縮存儲的概念，只存儲稀疏矩陣的非零元； 一個三元組即可確定矩陣M的一個非零元； 主要有三種方法存儲稀疏矩陣：三元組順序表、行邏輯鏈接的順序表、十字鏈表。 三元組順序表 結構體和頭文件 創建和存儲稀疏矩陣 打印矩陣在終端 對矩陣的轉置 快速 ...

Compressed Sparse Row，CSR格式的列下標向量和數據值向量與COO格式（三元組）類似，在行下標表示上做了壓縮。根據數據的排列規則，只需要指定在哪個數據換到下一行就行。 >& ...