python稀疏矩阵_稀疏矩阵Python的秩_Python稀疏矩阵访问元素 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

稀疏矩阵

在矩阵中，如果数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布无规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵（sparse matrix）；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。...当一个矩阵中含有大量的0值时，可以将矩阵以稀疏矩阵的方式存储以解决资源。在R中，可以用Matrix这个包, 它可以将矩阵转化为稀疏矩阵。...#建立一个含大量0值的矩阵 M<-matrix(sample(c(0,0,1),size = 100,replace = T),10,10) class(M) M ?...#转化成稀疏矩阵，可以看到0变成了点 library(Matrix) sparseM= Matrix(M) class(sparseM) sparseM ?...#转成普通的矩阵 as.matrix(sparseM) ?

7382 0

如何使用python处理稀疏矩阵

你会看到为什么这样的矩阵包含多个零，这意味着它们将是稀疏的。稀疏矩阵带来的一个问题是，它们可能会占用很大的内存。...有很多方法可以缓解这种标准形式给我们的计算系统带来的压力，而且恰恰是这种情况使得流行的Python机器学习主力Scikit-learn中的某些算法接受了这些稀疏表示中的一些作为输入。...只要大多数元素为零，无论非零元素中存在什么，矩阵都是稀疏的。我们还需要创建稀疏矩阵的顺序，我们是一行一行地行进，在遇到每个非零元素时存储它们，还是一列一列地进行？...如果我们决定逐行进行，那么刚刚创建了一个压缩的稀疏行矩阵。如果按列，则现在有一个压缩的稀疏列矩阵。方便地，Scipy对两者都支持。让我们看一下如何创建这些矩阵。...X存储为压缩的稀疏行矩阵。

3.4K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

推荐系统为什么使用稀疏矩阵？如何使用python的SciPy包处理稀疏矩阵

这意味着当我们在一个矩阵中表示用户(行)和行为(列)时，结果是一个由许多零值组成的极其稀疏的矩阵。 ? 在真实的场景中，我们如何最好地表示这样一个稀疏的用户-项目交互矩阵?...当我们运行矩阵计算并希望将这些稀疏矩阵存储为Numpy数组或panda DataFrame时，它们也会消耗很多内存。 ?...SciPy的稀疏模块介绍在Python中，稀疏数据结构在scipy中得到了有效的实现。稀疏模块，其中大部分是基于Numpy数组。...为了有效地表示稀疏矩阵，CSR使用三个numpy数组来存储一些相关信息，包括: data(数据):非零值的值,这些是存储在稀疏矩阵中的非零值 indices(索引):列索引的数组,从第一行(从左到右)开始...9, 5], [0, 0, 0]], dtype=int64) 推荐使用这种方法最后推荐两篇文章，有兴趣的可以深入阅读 Sparse data structures in Python

2.5K2 0

稀疏矩阵存储格式

简介稀疏矩阵是指矩阵中大多数元素为 0 的矩阵。多数情况下，实际问题中的大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵，而且很多稀疏矩阵的稀疏度在 90% 甚至 99% 以上。 2....存储格式相较于一般的矩阵存储格式，即保存矩阵所有元素，稀疏矩阵由于其高度的稀疏性，因此需要更高效的存储格式。...对比 3.1 优缺点概述存储格式优点缺点 COO 灵活、简单压缩、稀疏矩阵矢量乘积效率低 CSR 灵活、简单稀疏矩阵矢量乘积效率低 ELL 稀疏矩阵矢量乘积效率高压缩效率不稳定 DIA 稀疏矩阵矢量乘积效率高...压缩效率不稳定 COO 格式常用于从文件中进行稀疏矩阵的读写，而 CSR 格式常用于读入数据后进行稀疏矩阵的计算。...3.2 存储效率 CSR 格式在存储稀疏矩阵时非零元素平均使用的字节数最为稳定；DIA 格式存储稀疏矩阵时非零元素平均使用的字节数与矩阵类型关联较大，该格式更适合 Structured Mesh 结构的稀疏矩阵

1.4K1 0

稀疏矩阵的存储

【问题描述】稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。利用“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。实现一个能进行稀疏矩阵基本运算的运算器。...【基本要求】以三元组顺序表表示稀疏矩阵，实现两个矩阵相加、相减的运算。稀疏矩阵的输入形式采用三元组表示，而运算结果的矩阵则以通常的阵列形式列出。 ?...稀疏矩阵加减法例子【Talk is cheap, show you the code】 #include // By Titan 2020-03-30 using namespace

1.1K2 0

稀疏矩阵转置

在此只讨论稀疏矩阵的转置问题；可能看到矩阵就会想到二维数组，比如这样一个矩阵： ?...，而且又是稀疏矩阵，这样做就可以节省很大的空间。...这种存储结构只限于稀疏矩阵。解决了存储结构，就开始矩阵的转置吧！！！...int chushi(struct juzhen a[MAX_TERM]) //初始化稀疏矩阵 { int count_value = 0; //统计矩阵中元素数值不为零的元素的总和...struct juzhen b[MAX_TERM]; //转置后的矩阵 int chushi(struct juzhen a[MAX_TERM]) //初始化稀疏矩阵

1.6K1 0

matlab 稀疏矩阵乘法,Matlab 矩阵运算

在许多实际问题中遇到的大规模矩阵中通常含有大量0元素，这样的矩阵称为稀疏矩阵。Matlab 支持稀疏矩阵，只存储矩阵的非零元素。...1、稀疏矩阵的创建 (1) 将完全存储方式转化为稀疏存储方式函数A=sparse(S)将矩阵S转化为稀疏存储方式的矩阵A。当矩阵S是稀疏存储方式时，则函数调用相当于A=S。...S是要建立的稀疏矩阵的非0元素，u(i)、v(i)分别是S(i)的行和列下标，该函数建立一个max(u)行、max(v)列并以S为稀疏元素的稀疏矩阵。此外，还有一些和稀疏矩阵操作有关的函数。...稀疏矩阵的运算稀疏存储矩阵只是矩阵的存储方式不同，它的运算规则与普通矩阵是一样的，可以直接参与运算。...查看稀疏矩阵的形状 spy(S) (3) find函数与稀疏矩阵 [i,j,s]=find(S) [i,j]=find(S) 返回 S 中所有非零元素的下标和数值，S 可以是稀疏矩阵或满矩阵。

2.8K3 0

Python稀疏矩阵及参数保存代码实现

稀疏矩阵的建立：coo_matrix() from scipy.sparse import coo_matrix # 建立稀疏矩阵 data = [1,2,3,4] row = [3,6,8,2] col...= [0,7,4,9] c = coo_matrix((data,(row,col)),shape=(10,10)) #构建10*10的稀疏矩阵，其中不为0的值和位置在第一个参数 print(c) ?...稀疏矩阵转化为密集矩阵：todense() d = c.todense() print(d) ? 3....将一个0值很多的矩阵转化为稀疏矩阵 e = coo_matrix(d) #将一个0值很多的矩阵转为稀疏矩阵 print(e) 4. save：类似于matlab中的.mat格式，python也可以保存参数数据...print(aa) # save np.save('test_save_1.npy', aa) #保存一个数组 np.savez('test_save_2', aa=aa, d=d) #保存多个数组，其中稀疏矩阵可以直接保存

1.6K2 0

python的高级数组之稀疏矩阵

稀疏矩阵的定义：具有少量非零项的矩阵（在矩阵中，若数值0的元素数目远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，）则称该矩阵为稀疏矩阵；相反，为稠密矩阵。...非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。稀疏矩阵的两个动机：稀疏矩阵通常具有很大的维度，有时甚大到整个矩阵（零元素）与可用内存不想适应；另一个动机是避免零矩阵元素的运算具有更好的性能。...CSR、CSC是用于矩阵-矩阵和矩阵-向量运算的有效格式，LIL格式用于生成和更改稀疏矩阵。Python不能自动创建稀疏矩阵，所以要用scipy中特殊的命令来得到稀疏矩阵。...）在Python中使用： import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix indptr = np.array([0, 2, 3, 6])...： Numpy包的命令eye、identity、diag和rand都有其对应的稀疏矩阵，这些命令需要额外的参数来指定所得矩阵的稀疏矩阵格式。

2.9K1 0

SciPy 稀疏矩阵（1）：介绍

SciPy 是一个利用 Python 开发的科学计算库，其中包含了众多的科学计算工具。其中，SciPy 稀疏矩阵是其中一个重要的工具。...因此，学习和掌握 SciPy 稀疏矩阵是非常有必要的。稀疏矩阵稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在实际应用中，很多矩阵都是稀疏矩阵。...SciPy 稀疏矩阵学习路线在介绍 SciPy 稀疏矩阵的学习路线之前，我们通过查看 Python 科学计算工具包 SciPy 的官方文档，我们可以发现 SciPy 稀疏矩阵一共有 7 种格式，如图所示...小结到目前为止，关于稀疏矩阵和我提出的 SciPy 稀疏矩阵的学习路线的介绍就已经结束了。最后，当然是要留点悬念喽~！...针对 SciPy 稀疏矩阵有比我这个更容易、门槛更低的学习路线的可以后台回复“加群”，备注：Python 机器学习算法说书人，不备注可是会被拒绝的哦~

2101 0

稀疏矩阵的概念介绍

什么是稀疏矩阵？有两种常见的矩阵类型，密集和稀疏。主要区别在于稀疏指标有很多零值。密集的指标没有。这是一个具有 4 列和 4 行的稀疏矩阵的示例。在上面的矩阵中，16 个中有 12 个是零。...这就引出了一个简单的问题：我们可以在常规的机器学习任务中只存储非零值来压缩矩阵的大小吗？简单的答案是：是的，可以！我们可以轻松地将高维稀疏矩阵转换为压缩稀疏行矩阵（简称 CSR 矩阵）。...所以可以理解为将这些数据转换为稀疏矩阵是值得的，因为能够节省很多的存储。那么如何判断数据的稀疏程度呢？使用NumPy可以计算稀疏度。...我们为什么要关心稀疏矩阵？好吧，使用稀疏矩阵有很多很好的理由。他们主要是：与基本方法相比，可节省大量内存。与传统方法相比，它通常会减少模型训练时间。...如果提供了稀疏矩阵，则将其转换为稀疏的 csc_matrix。让我们继续使用数据集进行实验。

1.5K2 0

SciPy 稀疏矩阵（2）：COO

上回说到，计算机存储稀疏矩阵的核心思想就是对矩阵中的非零元素的信息进行一个必要的管理。...SciPy COO 格式的稀疏矩阵在开始 SciPy COO 格式的稀疏矩阵之前我花了一些篇幅讲解稀疏矩阵的三元组存储策略，这主要是因为 SciPy COO 格式的稀疏矩阵用的存储策略就是三元组存储策略的第...还有就是这 3 个序列并不是使用 Python 列表，而是 NumPy 数组。...可以高效地构造稀疏矩阵。在借助稀疏工具的情况下，可以高效地进行矩阵左乘列向量的操作。...针对 SciPy 稀疏矩阵有比我这个更容易、门槛更低的学习路线的可以后台回复“加群”，备注：Python 机器学习算法说书人，不备注可是会被拒绝的哦~

2012 0

稀疏矩阵及其实现

稀疏矩阵及其实现这一节用到了数组的一些知识，和线代中矩阵的计算方法。建议没有基础的读者去看一下矩阵的相关知识。和之前的博客一样，这次依然参考了严蔚敏的《数据结构（C语言版）》。...稀疏矩阵的预定义 /*--------稀疏矩阵的三元组顺序表存储表示----------*/ typedef int ElemType; #define MAXSIZE 12500 //.../*--------------数据结构定义结束---------------*/ 一些基本方法 /*-----------------基本操作-------------------*/ /*创建稀疏矩阵...M->tu = 0; return OK; } /*销毁稀疏矩阵*/ Status DestroySMatrix(TSMatrix *M){ free(M); if...(M)return ERROR; //若M仍存在，则销毁失败，返回ERROR return OK; } /*给稀疏矩阵赋值*/ Status Assign(TSMatrix *M

5431 0

SciPy 稀疏矩阵（3）：DOK

SciPy DOK 格式的稀疏矩阵在开始 SciPy DOK 格式的稀疏矩阵之前我花了一些篇幅讲解散列表以及基于散列表的三元组，这主要是因为 SciPy DOK 格式的稀疏矩阵就是基于散列表的三元组。...然而，众所周知，Python 中内置的数据结构：字典，就是实现的数据结构中的散列表。因此，SciPy 中的 DOK 没有自己去实现散列表，而是直接利用 Python 中内置的数据结构：字典。...下回预告不管是 COO 格式的稀疏矩阵还是 DOK 格式的稀疏矩阵，它们都无一例外地对三元组进行了存储。因此，COO 格式的稀疏矩阵和 DOK 格式的稀疏矩阵可以放在一个板块中。...然而，无论是 COO 格式的稀疏矩阵还是 DOK 格式的稀疏矩阵，进行线性代数的矩阵运算的操作效率都非常低。...至于存储方式也不需要我们去实现，SciPy 已经实现了这样的稀疏矩阵存储方式，它就是另一个板块，这个板块共有 4 种稀疏矩阵格式，分别是{BSR, CSC, CSR, LIL}，下一回先介绍 LIL 格式的稀疏矩阵

2235 0

稀疏矩阵的概念介绍

有两种常见的矩阵类型，密集和稀疏。主要区别在于稀疏指标有很多零值。密集的指标没有。这是一个具有 4 列和 4 行的稀疏矩阵的示例。在上面的矩阵中，16 个中有 12 个是零。...这就引出了一个简单的问题：我们可以在常规的机器学习任务中只存储非零值来压缩矩阵的大小吗？简单的答案是：是的，可以！我们可以轻松地将高维稀疏矩阵转换为压缩稀疏行矩阵（简称 CSR 矩阵）。...所以可以理解为将这些数据转换为稀疏矩阵是值得得，因为能够节省很多得存储。那么如何判断数据的稀疏程度呢？使用NumPy可以计算稀疏度。...我们为什么要关心稀疏矩阵？好吧，使用稀疏矩阵有很多很好的理由。他们主要是，与基本方法相比，可节省大量内存。与传统方法相比，它通常会减少模型训练时间。...如果提供了稀疏矩阵，则将其转换为稀疏的 csc_matrix。让我们继续使用数据集进行实验。

1.1K3 0

经典算法之稀疏矩阵

，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。...2.稀疏因子是用于描述稀疏矩阵的非零元素的比例情况。...设一个n*m的稀疏矩阵A中有t个非零元素，则稀疏因子δδ的计算公式如下：δ=tn∗mδ=tn∗m(当这个值小于等于0.05时，可以认为是稀疏矩阵) 矩阵压缩存储矩阵的一般方法是采用二维数组，其优点是可以随机地访问每一个元素...对于稀疏矩阵来说，采用二维数组的存储方法既浪费大量的存储单元用来存放零元素，又要在运算中花费大量的时间来进行零元素的无效计算。所以必须考虑对稀疏矩阵进行压缩存储。...，COO格式常用于从文件中进行稀疏矩阵的读写，如matrix market即采用COO格式，而CSR格式常用于读入数据后进行稀疏矩阵计算。

3.4K2 0

稀疏矩阵的压缩方法

说明：稀疏矩阵是机器学习中经常遇到的一种矩阵形式，特别是当矩阵行列比较多的时候，本着“节约”原则，必须要对其进行压缩。本节即演示一种常用的压缩方法，并说明其他压缩方式。...2.6.2 稀疏矩阵压缩我们已经可以用Numpy中的二维数组表示矩阵或者Numpy中的np.mat()函数创建矩阵对象，这样就能够很方便地完成有关矩阵的各种运算。...对分块稀疏矩阵按行压缩 coo_matrix 坐标格式的稀疏矩阵 csc_matrix 压缩系数矩阵 csr_matrix 按行压缩 dia_matrix 压缩对角线为非零元素的稀疏矩阵 dok_matrix...字典格式的稀疏矩阵 lil_matrix 基于行用列表保存稀疏矩阵的非零元素下面以csr_matrix为例进行演示。...，从输出信息可知，其中保存了个元素，也就意味着对应的稀疏矩阵中都是零元素。

4.6K2 0

Scipy 高级教程——稀疏矩阵

Python Scipy 高级教程：稀疏矩阵 Scipy 提供了处理稀疏矩阵的工具，这对于处理大规模数据集中的稀疏数据是非常有效的。...本篇博客将深入介绍 Scipy 中的稀疏矩阵功能，并通过实例演示如何应用这些工具。 1. 稀疏矩阵的表示在 Scipy 中，稀疏矩阵可以使用 scipy.sparse 模块进行表示。...常用的稀疏矩阵类型有 csr_matrix（压缩稀疏行矩阵）、csc_matrix（压缩稀疏列矩阵）、coo_matrix（坐标列表稀疏矩阵）等。...稀疏矩阵的基本操作稀疏矩阵支持许多基本的操作，包括矩阵相加、相乘、转置等。...稀疏矩阵的应用：图算法稀疏矩阵也常用于图算法中，例如图的遍历、最短路径等。

1881 0

【知识】稀疏矩阵是否比密集矩阵更高效？

原因猜想这里的效率高，应该是有前提的：当使用稀疏矩阵的存储格式(如CSR)时，计算效率更高。如果是普通的完整矩阵格式，实际上效率一样。 ...稀疏矩阵的存储格式（如 COO、CSR 或 CSC）直接影响乘法的效率，一些格式在某些类型的运算中更高效，因为它们可以更快地访问和处理非零元素。...因此，当使用了稀疏矩阵存储格式时，如果矩阵非常稀疏（即大多数元素为零），那么使用稀疏矩阵进行矩阵乘法通常会更高效，因为可以跳过大量的零元素乘法操作。...sparse_matrix) # warmup for _ in range(5): np.dot(sparse_matrix, sparse_matrix) # 对普通的稀疏矩阵进行矩阵乘法...# warmup for _ in range(5): csr_matrix_sparse.dot(csr_matrix_sparse) # 对CSR格式的稀疏矩阵进行矩阵乘法

1771 0

【知识】稀疏矩阵是否比密集矩阵更高效？

原因猜想这里的效率高，应该是有前提的：当使用稀疏矩阵的存储格式(如CSR)时，计算效率更高。如果是普通的完整矩阵格式，实际上效率一样。 ...稀疏矩阵的存储格式（如 COO、CSR 或 CSC）直接影响乘法的效率，一些格式在某些类型的运算中更高效，因为它们可以更快地访问和处理非零元素。...因此，当使用了稀疏矩阵存储格式时，如果矩阵非常稀疏（即大多数元素为零），那么使用稀疏矩阵进行矩阵乘法通常会更高效，因为可以跳过大量的零元素乘法操作。...sparse_matrix) # warmup for _ in range(5): np.dot(sparse_matrix, sparse_matrix) # 对普通的稀疏矩阵进行矩阵乘法...# warmup for _ in range(5): csr_matrix_sparse.dot(csr_matrix_sparse) # 对CSR格式的稀疏矩阵进行矩阵乘法

1771 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭