scipy構建稀疏矩陣

阿新 • • 發佈：2018-11-10

數據 data imp sparse ces csr ipy 構建 numpy

from scipy.sparse import csr_matrix
import numpy as np
indptr  = np.array([0, 2, 3, 6])
indices = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2]) 
data    = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) #表示要構建稀疏矩陣的數據


#按照行來壓縮，
#方法：第i行（本例中i=0,1,2）,
#非零數據列的索引為indices[indptr[i]:indptr[i+1]] 
#非零數據列的數據為   data[indptr[i]:indptr[i+1]]
csr_matrix((data, indices, indptr),shape=(3, 3)).toarray()

array([[1, 0, 2],
       [0, 0, 3],
       [4, 5, 6]])

from scipy.sparse import csc_matrix
#按照列來壓縮，
#方法：第i列（本例中i=0,1,2）,
#非零數據行的索引為indices[indptr[i]:indptr[i+1]] 
#非零數據行的數據為   data[indptr[i]:indptr[i+1]]

csc_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray()
#和上面的例子正好是轉置

array([[1, 0, 4],
       [0, 0, 5],
       [2, 3, 6]])

scipy構建稀疏矩陣

數據 data imp sparse ces csr ipy 構建 numpy from scipy.sparse import csr_matrix import numpy as np indptr = np.array([0, 2, 3, 6]) indices

SciPy中稀疏矩陣的處理

在矩陣中，若數值為0的元素數目遠遠多於非0元素的數目，並且非0元素分佈沒有規律時，則稱該矩陣為稀疏矩陣。 ——來自百度百科。為什麼會用到稀疏矩陣，最近在做協同過濾演算法時，呼叫評分圖和信任圖，資料的稀疏程度達到99.9%，這樣的資料儲存到記憶體中，0會佔據大量的記憶

scipy中稀疏矩陣coo_matrix, csr_matrix 的使用

當對離散資料進行擬合預測時，往往要對特徵進行onehot處理，但onehot是高度稀疏的向量，如果使用List或其他常規的儲存方式，對記憶體佔用極大。這時稀疏矩陣型別 coo_matrix / csr_matrix 就派上用場了！這兩種稀疏矩陣型別csr

python中scipy學習——隨機稀疏矩陣及操作

http 坐標 head num value 可選 https import pan 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

python稀疏矩陣得到每列最大k項的值，對list內為類對象的排序(scipy.sparse.csr.csr_matrix)

book init list tuple work 0.10 src 是我技術分享 print(train_set.tdm) print(type(train_set.tdm)) 輸出得到： (0, 3200) 0.264940780338

scipy稀疏矩陣

規律 row 專用等於 orm mat 不同類數值坐標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 matrix）。不同類型的矩陣有不同的壓縮方式，比如對角矩陣只存儲對角元素即可。要想充分壓縮，就要找到數據的特點。

scipy: 稀疏矩陣 indptr

例子： from scipy import sparse data = np.array([1, 4, 5, 2, 3, 6]) indices = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2]) indptr = np.array([0, 2, 3, 6]) mtx =

稀疏矩陣庫scipy.sparse

稀疏矩陣在Python科學計算中的實際意義對於那些零元素數目遠遠多於非零元素數目，並且非零元素的分佈沒有規律的矩陣稱為稀疏矩陣（sparse）。由於稀疏矩陣中非零元素較少，零元素較多，因此可以採用只儲存非零元素的方法來進行壓縮儲存。對於一個用二維陣列儲存的稀疏矩陣Amn，如果

scipy.sparse中csc_martrix和csr_matrix兩個稀疏矩陣的區別

官方參考文件連結： https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csc_matrix.html https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/ge

Scipy中的稀疏矩陣--介紹

>>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> x = np.linspace(0, 1e6, 10) >>> plt.plot(x, 8.0 * (x**2)

數據結構（二）:線性表的使用原則以及鏈表的應用-稀疏矩陣的三元組表示

查找 triple 表的操作結構循環鏈表循環大於 ria 幫助上一篇博文中主要總結線性表中的鏈式存儲結構實現，比方單向鏈表、循環鏈表。還通過對照鏈表和順序表的多項式的存儲表示。說明鏈表的長處。能夠參看上篇博文http://blog.csdn.net/lg125

稀疏矩陣的加法(用十字鏈表實現A=A+B)

稀疏矩陣 track ack _id eat dsm sca post 三元描寫敘述：輸入兩個稀疏矩陣A和B，用十字鏈表實現A=A+B，輸出它們相加的結果。輸入：第一行輸入四個正整數，各自是兩個矩陣的行m、列n、第一個矩陣的非零元素

稀疏矩陣三元組快速轉置（轉poklau123寫的很清楚）

數位變量為什麽正是 spa eas 2個如果 ast 關於稀疏矩陣的快速轉置法，首先得明白其是通過對三元表進行轉置。如果誤以為是對矩陣進行轉置，毫無疑問就算你想破腦袋也想不出個所以然，別陷入死胡同了！對於一個三元表，行為i，列為j，值為v。需將

稀疏矩陣乘法 · Sparse Matrix Multiplication

ref 時間其他 org 稀疏矩陣 ica 分析 mat .org ［抄題］：給定兩個稀疏矩陣 A 和 B，返回AB的結果。您可以假設A的列數等於B的行數。 [暴力解法]：時間分析：空間分析：［思維問題］：［一句話思路］：如果為零則不相乘，優化常數的復雜度

python稀疏矩陣sparse matrix的保存和讀取

lena https path detail rom weixin from variable AD from scipy import sparse sparse.save_npz(‘./filename.npz‘, csr_matrix_variable) #保存

轉載：全局拉普拉斯平滑之（1）Strucutre extraction from texture via relative total variation及稀疏矩陣求解

場景 solid b2c eas ont 進行 hidden tis watermark 全局拉普拉斯平滑之（1）Strucutre extraction from texture via relative total variation及稀疏矩陣求解 2018年01月3

數據結構-稀疏矩陣

poj 3735 稀疏矩陣矩陣快速冪

const ons stream char cstring name code 元素 tdi 設人數為 $n$，構造 $(n + 1) \times (n + 1)$ 的矩陣得花生：將改行的最後一列元素 $+ 1$ \begin{gather}\begin{bmatr

[LeetCode] 311. Sparse Matrix Multiplication 稀疏矩陣相乘

java dia ron cond obj .org highlight light tor Given two sparse matrices A and B, return the result of AB. You may assume that A‘s colum

scipy構建稀疏矩陣

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