Scipy中的稀疏矩陣--介紹

阿新 • • 發佈：2019-02-03

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = np.linspace(0, 1e6, 10)
>>> plt.plot(x, 8.0 * (x**2) / 1e6, lw=5)
[<matplotlib.lines.Line2D object at ...>]
>>> plt.xlabel(’size n’)
<matplotlib.text.Text object at ...>
>>> plt.ylabel(’memory [MB]’)
<matplotlib.text.Text object at ...>

1.2 稀疏矩陣VS稀疏矩陣儲存方案

稀疏矩陣是一個大部分元素為空的矩陣
儲存所有的零元素是非常浪費的->僅儲存非零元
考慮壓縮
優勢：節約大量記憶體
弊端：依賴於實際的儲存方案，有時候不可行

1.3 典型應用

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

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)

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

機器學習中稀疏矩陣的處理方式和Python實現

在矩陣中，如果數值為0的元素數目遠遠多於非0元素的數目，並且非0元素分佈無規律時，則稱該矩陣為稀疏矩陣；與之相反，若非0元素數目佔大多數時，則稱該矩陣為稠密矩陣。大的稀疏矩陣在一般情況下是通用的，特別是在應用機器學習中，例如包含計數的資料、對映類別的資料編碼，甚至在機器學

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

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

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 =

稀疏矩陣在opencv中的應用（大矩陣運算速度過慢的問題，藉助SparseMat？）

大矩陣相乘的問題很多演算法在執行的過程中產生的大矩陣往往包含很多0元素，我們下面的內容也是主要針對這類矩陣展開的。所以這個問題換一個說法就是稀疏矩陣在opencv中的應用可以看出，opencv確實支援稀疏矩陣，也就是SparseMat，

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

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

zabbix 中宏的介紹

介紹 general zab item 字符不同模板 macros 步驟宏的作用是便於在模板、items、trigger中的引用。宏的名稱為 {$名稱}，宏的字符範圍為 A~Z、0~9、_ . 例如：在key中的宏： net.tcp.service[ssh,{$SS

HTML中Css詳細介紹

維護類型 html 外部 -html css樣式樣式表作用 tex 一、樣式表的作用　　1、Css樣式表，層疊樣式表　　2、類似於人類的衣服，網頁的衣服　　3、作用：美化網頁　　4、優勢：　　　　1.內容與表現分離，便於維護　　　　2.樣式豐富，頁面布局靈活　　

Android N 設置中語言列表介紹

列表 1-1 用戶圖1 .cn 出現 oid 點擊 and Android N上語言列表與N之前有很大變化，進入語言列表，可看到如圖1所示，圖中上面的框框是系統用戶所選擇的語言(Android N上用戶可以選擇好幾種語言，排在第一個是系統的語言)，下面的框框是一個添加語

ASP.NET MVC4中的App_start中BundleConfig的介紹使用

自動配置 cat als sax 初始化 .cn 多個屬性要點在BundleConfig.cs中，指定CSS和JS，主要用來壓縮JS和CSS 在ASP.NET MVC4中（在WebForm中應該也有），有一個叫做Bundle的東西，它用來將js和css進行壓縮

python中的矩陣運算

創建二維 style ron -h courier strong random 轉置 1.numpy的導入和使用 from numpy import *;#導入numpy的庫函數import numpy as np; #這個方式使用numpy的函數時，需要以np.開頭。

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

Scipy中的稀疏矩陣--介紹

1.2 稀疏矩陣VS稀疏矩陣儲存方案

1.3 典型應用

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