在scipy稀疏矩阵中索引数组的顺序是如何确定的？
在scipy稀疏矩阵中，索引数组的顺序是根据COO（Coordinate）格式中的行优先顺序确定的。COO格式是一种常用的稀疏矩阵存储格式，它使用三个数组来表示稀疏矩阵的非零元素：行索引数组、列索引数组和数据数组。
在COO格式中，行索引数组存储了每个非零元素的行号，列索引数组存储了每个非零元素的列号，数据数组存储了每个非零元素的值。当创建稀疏矩阵时，将非零元素按照它们在原始矩阵中的顺序依次添加到COO格式的数组中。
索引数组的顺序是按照行优先顺序确定的，即先按行从上到下，再按列从左到右的顺序排列。这意味着稀疏矩阵中的非零元素在索引数组中的顺序与它们在原始矩阵中的位置是一致的。
对于COO格式的稀疏矩阵，可以使用scipy库中的coo_matrix函数创建，并可以通过row、col和data属性分别获取行索引数组、列索引数组和数据数组。
在实际应用中，稀疏矩阵常用于表示大规模数据集或稀疏图等场景，可以有效地节省存储空间和计算资源。腾讯云提供了云原生数据库TDSQL、云数据库CDB等产品，可以用于存储和处理稀疏矩阵数据。具体产品介绍和链接如下：
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scipy:基本说明
python、scipy
我并不是不了解coo_matrix、csr_matrix和csc_matrix之间的区别。
文档中确实提到了coo_matrix对于算术运算的效率不高，我们需要将其转换为csr或csc。我更多地研究了矩阵乘法。如果我只有一个coo_matrix并将其转换为csr或csv矩阵，我无法理解幕后发生的事情。
另外，如果我有像这样的东西
A = array([[1,2,3,0,0,5],
[5,0,0,1,2,0]])
print coo_matrix(A)
它打印出来
(0, 0) 1
(0, 1) 2
(0, 2) 3
(0, 5) 5
这很
浏览 0提问于2012-06-27得票数 11
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理解枕稀疏矩阵类型
python、scipy
我试图选择最佳的枕稀疏矩阵类型在我的算法中使用。在这种情况下，我应该以vij方式初始化数据，然后使用它来执行矩阵向量乘法。最后，我不得不添加行和科尔。试图为我的问题选择最好的，我想了解哪些是最好的情况使用这些类型: lil_matrix，coo_matrix，csr_matrix，csc_matrix，dok_matrix。有人能解释我吗？没有必要在同一答案中显示所有类型的示例。
浏览 0提问于2018-05-08得票数 11
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Python:如何有效地将2dNumpy数组保存到磁盘？
python、numpy、pytables
我有一个巨大的二维numpy数组，它被认为是一个共生矩阵。我曾尝试使用scipy.sparse作为我的数据结构，但是dok_matrix索引非常慢(慢了4倍)。
# Impossible
import numpy
N = 1000000 (1 milion)
coo = np.zeros((N, N), dtype=np.uint32)
我想要持久化这个数组。
在寻找保存它的方法后，我尝试使用PyTables或hd5py，但我找不到在不耗尽内存的情况下保存它的方法。
with open(name, 'w') as _file:
np.save(_file, coo)
例如
浏览 0提问于2015-10-17得票数 2
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作为DataFrame列的Scipy稀疏矩阵
python、pandas、dataframe、scipy、sparse-matrix
我正在开发基于pandas DataFrame对象的工具。我希望将scipy稀疏矩阵保留为DataFrame的列，而不是将其按行转换为dtype('O')的列表/数值数组。
下面的代码片段不起作用，因为pandas将矩阵视为标量，并建议添加索引。当在矩阵中的行索引上提供pd.RangeIndex时，矩阵将对数据帧中的每一行重复(因为pandas认为它是标量)。
ma = scipy.sparse.rand(10, 100, 0.1, 'csr', dtype=np.float64)
df = pd.DataFrame(dict(X=ma))
这是可行的：
df
浏览 12提问于2016-09-12得票数 4
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“使用coo_matrix in TensorFlow”问题的后续行动
python、tensorflow
在对的答复中提到：
tf_coo_matrix = tf.SparseTensorValue(
indices=np.array([coo_matrix.rows, coo_matrix.cols]).T,
values=coo_matrix.data,
dense_shape=coo_matrix.shape)
我试图理解为什么在使用TensorFlow时需要转置一个枕木稀疏矩阵。提前谢谢。
浏览 2提问于2018-09-25得票数 0
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大型COO矩阵的初步处理
python、numpy、matrix、scipy、sparse-matrix
我有一个很大的稀疏矩阵，其形式是coo_matrix (大小为5GB)。我必须利用矩阵的非零项并做一些进一步的处理。
访问矩阵元素的最佳方法是什么？我应该将矩阵转换成其他格式还是按原样使用它？另外，您能告诉我访问coo_matrix元素的确切语法吗？我有点糊涂，因为它不允许切片。
浏览 2提问于2014-06-30得票数 0
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维数5000的对称稀疏矩阵的性能:保存到数据库还是文件？
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我有一个巨大的数据集(一个数据库中大约有5000行)，我想将其表示为一个图形。由于算法上的原因，需要将数据集存储在邻接矩阵中。矩阵将是，非常稀疏和对称的。
首先，我想把图表存储在数据库表中。这将需要5000行，这应该是没有问题的。但5000列呢？我对数据库不太了解，但我有一种感觉，这不是推荐的方法。
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因为我将使用python对这个矩阵进行操作，所以SciPy似乎是一个很好的理由。现在我的问题是如何存储图，也就是稀疏矩阵？
我应该使用csv文件吗？我应该使用coo_
浏览 9提问于2011-08-18得票数 1
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如何从MATLAB中将稀疏矩阵传递给共享库
c、matlab、sparse-matrix、mex
我想从MATLAB中向共享库传递一个稀疏矩阵，在那里执行一些操作(用C编写)，然后返回它。
我可以通过一个密集的矩阵和使用，相当容易。但是，我不知道如何从MATLAB将稀疏矩阵传递给共享库。我发现的都是关于MEX的事。
如果在MATLAB中给出稀疏矩阵格式的一些信息，用C语言进行转换，这是值得赞赏的。
提前谢谢。
浏览 1提问于2013-01-28得票数 3
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构建大型scipy稀疏矩阵
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构建scipy稀疏矩阵的最好方法之一是使用coo_matrix方法。
coo_matrix((data, (i, j)), [shape=(M, N)])
where:
data[:] are the entries of the matrix, in any order
i[:] are the row indices of the matrix entries
j[:] are the column indices of the matrix entries
但是，如果矩阵非常大，则将整个i，j和数据向量加载到存储器中是不现实的。
如何构建这样的数据：( coo_matrix，(i，j)
浏览 3提问于2016-10-09得票数 0
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如何有效地将稀疏矩阵列添加到另一个稀疏矩阵中的每个列中？
python、numpy、scipy、linear-algebra、sparse-matrix
谢谢你抽出时间来看我的问题。
我正在尝试创建一个程序，该程序可以向稀疏矩阵中的每个“列”添加一个值数组，如下所示：
A = [[1,1,0],
[0,0,1],
[1,0,1]]
B = [[1],
[0],
[1]]
A + B = [[2,2,1],
[0,0,1],
[2,1,2]]
它以稀疏矩阵的坐标格式表示，如下所示：
A = [[0,0,1],
[2,0,1],
[0,1,1],
[1,2,1],
[2,2,1]]
B = [[0,0,1],
[2,0
浏览 3提问于2021-09-26得票数 1
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如何从以列名为字符串的数据帧中生成python中的稀疏矩阵
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我需要将数据帧转换为稀疏矩阵。数据框架看起来类似于这样：(实际数据太大了(Approx 500 000行和1000列))。
我需要把它转换成一个矩阵，这样矩阵的行是'id‘，列是’name‘，并且应该只显示有限的值。不应显示nans (以减少内存使用)。当我尝试使用pd.pivot_table，时，为我的大数据制作矩阵需要很长时间。
在R中，有一种叫做“dMcast”的方法。我探索了一下，但在python中找不到替代方法。我对蟒蛇很陌生。
浏览 1提问于2019-03-12得票数 2
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矩阵、SparseMatrix和DenseMatrix在MathNet数字中的区别？
c#、sparse-matrix、math.net、mathnet-numerics
我知道有些矩阵有很多数据，而另一些矩阵主要是0或者是空的。但是，创建SparseMatrix对象以容纳稀疏填充的矩阵比创建一个DenseMatrix对象来容纳稀疏填充的矩阵有什么好处呢？就方法而言，它们似乎都提供了或多或少相同的操作。
我也想知道什么时候你会使用矩阵对象来保存数据--就像在什么情况下比使用其他两种数据更有利或者更好。
浏览 4提问于2014-07-11得票数 0
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在CUDA中为RDF三元组实现一个大型布尔稀疏矩阵(可能有1000万个条目)
matrix、cuda
我正在寻找一个合适的矩阵格式来表示一个非常大的布尔稀疏矩阵(只包含0和1)。我一直在阅读，发现了几种格式，如压缩稀疏行、压缩稀疏列等。由于矩阵非零元素都是1，那么哪种格式应该是最好的选择？矩阵中的操作基本上是根据某种条件将0转换为1的写操作。其主要目的是查询特定行中每个1的(行，col)对的矩阵。欢迎对矩阵格式和逐行搜索效率的任何见解。
@Robert Crovella:非常感谢你澄清了这个问题。据我所知，除非和直到我们决定同时在不同的行上搜索1(非零值)，否则CUDA不会发挥很大的作用，当然不会在矩阵上写入。这可以按照您对第二行(==1)中所有1的搜索所描述的那样进行。然后，每个线程可以异步
浏览 1提问于2014-03-09得票数 1
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腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库？
数据库、sql
很多公司已经开始持续收集、分析数据，用于异常处理、趋势预测、精准营销、风险控制等场景，希望利用数据的潜在价值，提高公司盈利能力和竞争力。那么腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库，腾讯云时序数据库有没有什么进步？
浏览 1720提问于2018-09-26
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使用稀疏矩阵与numpy数组
python、numpy、matrix、scipy、scikit-learn
我用Python创建了一些带有字计数的numpy数组:行是文档，列是单词X的计数。如果我有大量的零计数，人们建议在进一步处理这些数组时使用稀疏矩阵，例如在分类器中。然而，当向Scikit 中输入numpy数组与稀疏矩阵时，它似乎没有多大区别。所以我想知道三件事：
说
稀疏矩阵是大多数元素为零的矩阵。
这是否是确定何时使用稀疏矩阵格式的适当方法--只要> 50 %的值为零？还是说以防万一才有意义呢？
稀疏矩阵对像我这样的任务的性能有多大的帮助，特别是与numpy数组或标准列表相比？
到目前为止，我将数据收集到一个numpy数组中，然后转换为csr_matrix in 。
浏览 5提问于2016-05-01得票数 46
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有办法在Python3中形成稀疏的n维数组吗？
python-3.x、numpy、scipy
我对Python非常陌生，我一直在想，是否有一种简单的方法，以便在Python3中形成一个稀疏的n维数组M，主要需要以下两个条件(类似于SciPy COO_Matrix)：
Mdim1，dim2，dim3，…= 1.0
与SciPy COO_Matrix M: M.row、M.col一样，我可能能够得到矩阵中存在非零项的所有行和列索引。在N维中，这概括为调用: M.1表示第1维，M.2表示第2维，等等。
对于二维(两个条件)：
1.
for u, i in data:
mat[u, i] = 1.0
2. def get_triplets(mat
浏览 1提问于2017-03-16得票数 0
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如何存储稀疏矩阵？
c++、time-complexity、sparse-matrix
我需要在C++中实现两种类型的存储稀疏矩阵：
链表
阵列(有效方式)
空间的复杂性在这里是非常重要的。做这件事最有效的方法是什么？
浏览 2提问于2015-06-16得票数 6
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访问稀疏矩阵的特定行
matlab、sparse-matrix
我在matlab中有一个20 millionx20million大小的稀疏矩阵。我想从这个矩阵中得到大约40000个特定的行。
如果我这样做了
new_data = data_original(index,:)
当index由我感兴趣的行组成时，它将永远占用时间。
我怎样才能高效地做这件事？
浏览 1提问于2014-04-06得票数 0
2回答
如何在for循环中获取lil_matrix元素的索引？
python、scipy、sparse-matrix
我使用scipy.sparse.lil_matrix创建了一个稀疏矩阵
import scipy.sparse as sp
test = sp.lil_matrix((3,3))
test[0,0]=1
我可以遍历并打印非零元素，方法是：
for el in test:
print(el)
打印出(0, 0) 1.0。我如何访问这两条信息而不打印？换句话说，返回索引和值的lil_matrix元素有哪些合适的方法？执行el.data返回array([list([])], dtype=object)。
请注意，我使用的是lil_matrix，因为我需要在一个非常大的双for循环中将非
浏览 2提问于2020-10-13得票数 1
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稀疏矩阵-矩阵乘法
algorithm、sparse-matrix、matrix-multiplication
如何计算稀疏矩阵积？我知道“经典”/数学方法，但它似乎相当低效。还能改进吗？
我考虑将第一个矩阵存储在CSR表单中，第二个矩阵存储在CSC表单中，所以由于行和列向量是排序的，所以我不需要搜索我需要的特定行/列，但我想这没有多大帮助。
浏览 0提问于2014-03-26得票数 5
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