如何在Python中找到CSR矩阵的维数
CSR矩阵（Compressed Sparse Row Matrix）是一种用于表示稀疏矩阵的数据结构。在Python中，可以使用SciPy库来处理CSR矩阵。
要找到CSR矩阵的维数，可以使用以下方法：
- 导入SciPy库中的sparse模块：
from scipy import sparse - 创建CSR矩阵：可以使用
sparse.csr_matrix函数来创建CSR矩阵，传入稀疏矩阵的值和索引数组。 - 创建CSR矩阵：可以使用
sparse.csr_matrix函数来创建CSR矩阵，传入稀疏矩阵的值和索引数组。 - 获取CSR矩阵的维数：可以使用
shape属性来获取CSR矩阵的维数。 - 获取CSR矩阵的维数：可以使用
shape属性来获取CSR矩阵的维数。 - 这样，
num_rows表示CSR矩阵的行数，num_cols表示CSR矩阵的列数。
CSR矩阵的优势在于它可以有效地存储和处理稀疏矩阵，节省内存空间和计算资源。它适用于那些大部分元素为零的矩阵，例如文本数据、图像数据等。
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2回答
使用Python中的一个大的、密集的2d数组构建稀疏矩阵，使用Scipy
python、scipy、sparse-matrix
我正在使用Python和Scipy库来创建一个稀疏矩阵，特别是csr_matrix (压缩稀疏行矩阵)。矩阵很大，大约有70000*70000个元素。我将矩阵构建为2d数组，然后构造csr_matrix，将2d数组作为参数。构造一个非常稀疏的大小矩阵是很容易的，没有任何问题。
当给出一个密度更大的2d数组(更不用说零个元素)时，这个问题就会出现，这个过程会被一个错误打断：
值错误:无法识别的csr_matrix构造函数用法
我尝试在交互式Python环境中构建一个大小相同的密集矩阵，并得到了完全相同的错误。
from scipy import sparse
a = [[10 for i
浏览 2提问于2015-08-29得票数 2
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3回答
如何在for循环中使用v堆栈将csr_matrix矩阵追加到一起
python、numpy、scipy
我使用下面的代码将csr_matrix类型的矩阵连接在一起。它是基于的
#! /usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import re, sys
import os
import numpy
from scipy.sparse import csr_matrix
from scipy.sparse import vstack
if __name__ == "__main__":
centroids = []
for i in range(0,3):
a = csr_matrix([[i,i,i]])
c
浏览 0提问于2015-10-07得票数 2
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6回答
熊猫稀疏dataFrame到稀疏矩阵，而不生成内存中的密集矩阵
python、pandas、scipy、sparse-matrix
有没有一种方法可以从pandas.SparseDataFrame转换为scipy.sparse.csr_matrix，而不生成内存中的密集矩阵？
scipy.sparse.csr_matrix(df.values)
不工作，因为它生成一个密集矩阵，该矩阵被转换到csr_matrix。
提前感谢！
浏览 10提问于2015-06-27得票数 15
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2回答
Python空csr_matrix引发ValueError:无法从大小为零的索引数组推断维度
python、scipy、sparse-matrix
以下是python SSCCE：
import scipy.sparse
data = []
row = []
col = []
csr = scipy.sparse.csr_matrix((data, (row, col))) #error happens here
print(type(csr))
print(csr)
我用python2.7运行它，我得到一个错误：
raise ValueError('cannot infer dimensions from zero sized index arrays')
ValueError: cannot infer dimens
浏览 0提问于2016-09-20得票数 1
1回答
Scipy sparse csr矩阵在0.0/1.0上返回nan
python、numpy、scipy、sparse-matrix
我在scipy.sparse.csr_matrix中发现了一个意想不到的行为，这对我来说似乎是一个错误。有人能确认这是不正常的吗？我不是稀疏结构的专家，所以我可能误解了正确的用法。
>>> import scipy.sparse
>>> a=scipy.sparse.csr_matrix((1,1))
>>> b=scipy.sparse.csr_matrix((1,1))
>>> b[0,0]=1
/home/marco/anaconda3/envs/py35/lib/python3.5/site-packages/sc
浏览 0提问于2016-07-22得票数 4
1回答
为什么与numpy数组相比，枕csr矩阵的行索引要慢一些？
python、numpy、time、scipy、sparse-matrix
我不知道我做错了什么，但是与numpy数组相比，行索引csr_matrix似乎慢了大约2倍(参见下面的代码)。
csr矩阵的行索引不应该比密集矩阵更快，因为只有很少的非零元素被提取，如下所示。
是否有更快的技巧使行索引更快对已参与的csr矩阵？
import numpy as np
import timeit
from scipy.sparse import csr_matrix
# Generate random matrix
A = np.random.rand(5000, 1000)
# Make A sparse
A[:, 4:] =0
# Create sparse matri
浏览 4提问于2015-12-01得票数 1
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1回答
scipy.sparse.csr_matrix和scipy.sparse.lil_matrix有什么不同？这些矩阵表示稀疏矩阵，但我不知道有什么不同。
此外，使用lil_matrix或csr_matrix的每一个优点是什么？
浏览 4提问于2021-09-17得票数 3
2回答
如何在稀疏矩阵上实现<=和>=？
python、numpy、scipy、sparse-matrix
是否可以对Scipy稀疏矩阵执行<=或>=操作，以便如果该操作对所有对应的元素都是真的，则表达式返回True？例如，对于矩阵(a，b)中的所有对应元素(A，B)，<= b意味着<= b？下面是一个需要考虑的例子：
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
np.random.seed(0)
mat = csr_matrix(np.random.rand(10, 12)>0.7, dtype=int)
print(mat.A)
print()
np.random.seed(1)
matb = c
浏览 0提问于2018-05-16得票数 1
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2回答
Numpy矩阵积-稀疏矩阵
python、numpy、sparse-matrix
设矩阵A为对角矩阵，B为随机矩阵，均为N×N。我们希望利用矩阵A的稀疏性来优化点积，即点(B，A)。
但是，如果我们使用矩阵A的稀疏性来计算乘积，我们就看不到任何优势(而且速度要慢得多)。
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
# Matrix sizes
N = 1000
#-- matrices generation --
A = np.zeros((N,N), dtype=complex)
for i in range(N):
A[i][i] = np.random.rand()
B = np.random
浏览 4提问于2017-03-01得票数 1
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2回答
如何在Python中向稀疏矩阵添加稀疏行？
python、numpy、scipy、sparse-matrix
这项任务在NumPy中非常简单，如下所示
import numpy as np
a= np.array([[1,2,3,0,9],[3,2,6,2,7],[0,0,0,8,0],[1,0,0,0,3]])
a + a[1]
输出：
array([[ 4, 4, 9, 2, 16],
[ 6, 4, 12, 4, 14],
[ 3, 2, 6, 10, 7],
[ 4, 2, 6, 2, 10]])
看看矢量维度是如何自动传播到矩阵的每一行的。
但是当涉及到稀疏矩阵时，存在维度不匹配错误。
from scipy.sparse im
浏览 0提问于2017-07-12得票数 1
1回答
生成包含数组的稀疏矩阵
python、matrix、scipy、sparse-matrix
我正在尝试构建一个这样的稀疏矩阵：
0 | 1 | 2 |
0 0 |[1,2,3]|[7,8,9]|
1 [4,5,6]| 0 | 0 |
在Python语言中使用scipy.sparse中的csr_matrix。
我这样做如下所示。不过，它适用于一维数组。
csr_matrix(([[1,2,3][7,8,9][4,5,6]], ([0,0,1], [1,2,0])), shape=(2,3))
但是我有一个错误ValueError: row, column, and data arrays must be 1
浏览 2提问于2018-12-04得票数 0
1回答
如何只选择scipy.sparse csr_matrix的一些行？
python、pandas、scipy、sparse-matrix
下面是从Pandas dataframe中过滤行的示例，首先是密集的，然后是稀疏的。
import pandas as pd
from scipy.sparse import csr_matrix
df = pd.DataFrame({'thing': [1, 1, 2, 2, 2],
'score': [0.12, 0.13, 0.14, 0.15, 0.17]})
row_index = df['thing'] == 1
print(type(row_index), row_index)
print(
浏览 1提问于2019-12-10得票数 0
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getrow()的Scipy稀疏矩阵替代
python、scipy、sparse-matrix
我正在处理大型稀疏二进制矩阵。我使用Scipy稀疏矩阵实现来压缩它们。从Jaccard distance中计算scipy.spatial.distance不支持对稀疏矩阵的直接操作，因此：
将整个稀疏矩阵转换为密集矩阵，然后作为向量对每一行进行操作，这是内存不足的。
或
通过稀疏循环，使用getrow()抓取每一行并进行操作。
或
编写我们自己的实现来处理稀疏矩阵。
为了使事物透视图，下面是示例代码：
import scipy.spatial.distance as d
import numpy as np
from scipy.sparse import
浏览 8提问于2016-05-06得票数 5
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如何避免稀疏矩阵到稠密矩阵的转换
python、numpy、scipy、sparse-matrix
我有一个简单的代码，我在Numpy/Scipy中使用稀疏矩阵，代码如下所示：
import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.sparse import csr_matrix as sparse
from scipy.sparse import vstack
from scipy.linalg import toeplitz
N = 100
d4 = np.array([-22/24, 17/24, 9/24 ,-5/24, 1/24])
s4 = np.array([1/24,-9/8,9/8,-1/24])
n = len(s4)
r4
浏览 0提问于2018-10-07得票数 0
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2回答
重塑枕叶csr矩阵
scipy、sparse-matrix、reshape
我如何有效地重塑和scipy.sparse csr_matrix？
我需要在末尾加零行。使用：
from scipy.sparse import csr_matrix
data = [1,2,3,4,5,6]
col = [0,0,0,1,1,1]
row = [0,1,2,0,1,2]
a = csr_matrix((data, (row, col)))
a.reshape(3,5)
我知道这个错误：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File
浏览 0提问于2018-04-29得票数 0
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1回答
对枕行进行总结，并在对角线中填充
scipy
我有一个大维数的稀疏矩阵，我想取每一行元素的和，i，并用结果填充对角线。我该怎么做？
我的粗野方法：
A = np.sum(A, axis=1)
D = np.diag(A)
我该如何用枕木来处理这个问题？
编辑:我正在使用scipy.sparse并将A初始化为csr_matrix。我读过医生的书，但也许我读错了，或者遗漏了什么。对于sparse.diags(D)，我只是得到了一个列数组，即当我试图将稀疏矩阵转化为np.array时，它没有给出对角矩阵。
浏览 3提问于2021-05-08得票数 0
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将python稀疏矩阵dict转换为枕稀疏矩阵
python、scikit-learn、sparse-matrix
我使用python scikit-learn进行文档聚类，并且在一个dict对象中存储了一个稀疏矩阵：
例如：
doc_term_dict = { ('d1','t1'): 12, \
('d2','t3'): 10, \
('d3','t2'): 5 \
} #
浏览 0提问于2014-10-13得票数 5
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将maxtrix从scipy.sparse.identity分配给csr_matrix
python、scipy、sparse-matrix
我想将一个大规模的scipy.sparse.identity分配给scipy.sparse.csr_matrix的一个片段，但是我没有这样做。在这种情况下，m = 25000000和p=3。Tc_temp是csr_matrix of size 25000000 x 75000000。
Tc_temp = csr_matrix((m, p * m))
Tc_temp[0: m, np.arange(j, p * m + j, p)] = identity(m, format='csr')
我得到的错误跟踪结果是：
Traceback (most recent call last)
浏览 11提问于2022-01-08得票数 1
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scipy.sparse.csr_matrix中行的求和
python、numpy、scipy、scikit-learn、sparse-matrix
我有一个大的csr_matrix，我想添加行并获得一个新的csr_matrix，其列数相同，但行数却减少了。(上下文:该矩阵是从sklearn获得的文档术语矩阵，我希望能够根据与这些文档相关的代码快速组合文档)
举个最小的例子，这是我的矩阵：
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
from scipy.sparse import vstack
row = np.array([0, 4, 1, 3, 2])
col = np.array([0, 2, 2, 0, 1])
dat = np.array([1, 2, 3, 4
浏览 7提问于2015-04-14得票数 2
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2回答
将dict与csr_matrices作为值进行比较
python、numpy、dictionary、sparse-matrix、unit-testing
我有两个变量r和e，它们都是字典，字符串作为键，csr_matrices作为值。现在我要断言他们是平等的。我该怎么做？
Try 1:
from scipy.sparse.csr import csr_matrix
import numpy as np
def test_dict_equals(self):
r = {'a': csr_matrix([[0, 0 ,1], [0, 1, 0], [1, 0, 0]])}
e = {'a': csr_matrix([[0, 0 ,1], [0, 1, 0], [1, 0, 0]])}
sel
浏览 2提问于2015-01-06得票数 1
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