在Scipy中,可以使用sparsity
函数来检查两个稀疏矩阵之间的差异。sparsity
函数返回一个稀疏矩阵的密度,即非零元素的比例。
以下是使用sparsity
函数检查两个稀疏矩阵之间差异的步骤:
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix, sparsity
# 创建稀疏矩阵A
A = csr_matrix([[1, 0, 0], [0, 0, 2], [3, 0, 4]])
# 创建稀疏矩阵B
B = csr_matrix([[1, 0, 0], [0, 0, 2], [0, 0, 4]])
sparsity
函数计算稀疏矩阵的密度:# 计算稀疏矩阵A的密度
density_A = sparsity(A)
# 计算稀疏矩阵B的密度
density_B = sparsity(B)
# 比较稀疏矩阵A和B的密度
if density_A > density_B:
print("稀疏矩阵A比稀疏矩阵B更稠密")
elif density_A < density_B:
print("稀疏矩阵B比稀疏矩阵A更稠密")
else:
print("稀疏矩阵A和稀疏矩阵B的密度相同")
这样,你就可以使用sparsity
函数来检查两个稀疏矩阵之间的差异了。
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