【目的】 领会稀疏矩阵三元组存储结构及其基本算法设计。【内容】 假设n×n的稀疏矩阵A采用三元组表示，设计一个程序，实现用三元组顺序表存储稀疏矩阵及其基本运算。如下图：(见教材P186：实验题1)。 **【要求】**在主程序中调用算法，输入一个稀疏矩阵，用三元组顺序表存储起来，并能够显示该稀疏矩阵。实现三元组顺序表结构上矩阵的转置、加法和乘法运算。 ⑴从键盘输入两个稀疏矩阵的各个元素，然后建立三元
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2024-02-03 07:10:23
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稀疏矩阵，可用于矩阵的压缩，如下图(也是该代码的执行结果)： 稀疏矩阵特点：首行中每一列依次代表:原矩阵行数、列数 和某行某列的值。下面稀疏数组表示：在原矩阵（下标从0开始）第2行第3列的值为1，以此类推。 方法详解： private static void sparseA
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2023-06-02 23:19:56
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/**
* @description: 稀疏数组
* @author: Leon
* @date: 2021/12/2 22:29
**/
public class Sparse {
public static void main(String[] args) {
int[][] array = new int[10][10];
array[1][3
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2023-05-25 10:35:03
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import numpy as np import scipy import time import scipy.sparse as sparse t = [1]+[0]*4999 a = scipy.matrix(np.array(t*5000, dtype=float).reshape(5000
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2019-05-08 22:33:00
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sparse matrix稀疏矩阵不同的存储形式在sparse模块中对应如下:
bsr_matrix(arg1[, shape, dtype,copy, blocksize]) Block Sparse Row matrix
coo_matrix(arg1[, shape, dtype,copy]) A sparse matrix in COOrd
主要实现的难点在于稀疏矩阵的转置以及矩阵乘法。对用到的数据结构定义不懂的可参考严蔚敏老师的数据结构书籍，这里讲严老师讲的两种数据结构三元组结构 和行逻辑结构 整合到一起。稀疏矩阵是线性结构中比较难的一块知识点，不懂的建议去b站看看严老师的视频。实现环境：linux数据结构typedef struct {
int i, j; //行坐标，列坐标
Elem e; //元素值
}Triple;//三
# Python 稀疏矩阵运算入门指南
在机器学习和数据处理领域，稀疏矩阵是一个非常重要的概念。稀疏矩阵是指大多数元素为零的矩阵，通常用于表示大规模数据集。本文将引导你完成使用 Python 进行稀疏矩阵运算的基本流程。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------------
测试: demo.cpp #include "trituple.h"
#include <iostream>
using namespace std;
int main(){
Trituple data1;
Trituple data2;
cout << "功能演示======================================
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2024-01-05 22:02:36
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1.背景 在数据科学和深度学习等领域常会采用矩阵格式来存储数据，但当矩阵较为庞大且非零元素较少时， 如果依然使用dense的矩阵进行存储和计算将是极其低效且耗费资源的。所以，通常我们采用Sparse稀疏矩阵的方式来存储矩阵，提高存储和运算效率。下面将对SciPy中七种常见的存储方式(COO/ CSR/ CSC/ BSR/ DOK/ LIL/ DIA)的概念和用法进行介绍和对比总结。2.稀疏矩阵简
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2023-12-18 20:14:37
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稀疏矩阵 对一个m×n的矩阵，设s为矩阵元素个数的总和，有s=m*n，设t为矩阵中非零元素个数的总和，满足t＜＜s的矩阵称作稀疏矩阵。符号“＜＜”读作小于小于。简单说，稀疏矩阵就是非零元素个数远远小于元素个数的矩阵。相对于稀疏矩阵来说，一个不稀疏的矩阵也称作稠密矩阵。
稀疏矩阵的压缩存储
稀疏矩阵的压缩存储方法，是只存储矩阵中的非零元素。 稀疏矩阵中每个非零元素
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2024-01-16 14:44:39
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稀疏矩阵——矩阵转置——矩阵乘法
在普遍的印象中，矩阵是由方括号围住，同时各个坐标的数字整齐的排列着。如下图所示： 看到图示后，第一反应当然是用一个二维数组来表示，即简单又易懂。但我们又会碰到下图所示矩阵： 看看这个矩阵，0好多啊（我们称之为稀疏矩阵），若用二维数组来表示，会重复存储了很多个0了，这样浪费了空间
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2023-07-19 14:15:09
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本章我们不去介绍一些新的运动、物理学或渲染图形的方法。我要给大家介绍的是矩阵（Matrix），它给我们提供了一个新的可选方案。矩阵在 3D 系统中 3D 点的旋转，缩放以及平移（运动）中使用得非常频繁。在各种 2D 图形的变换上也很常用。您也许可以回想到 beginGradientFill 方法就是使用矩阵来设置位置，大小以及旋转比例的。本章大家将看到如何创建一个 3D 矩阵系统，用以操作 3D
对称矩阵的计算方式：公式推导如下：注意包含主对角线或者不包含主对角线的公式区别i<j ----> i*(i-1)/2+ji>j ----> j*(j-1)/2+i这里是不考虑主对角线的元素的，因为在主对角线上的元素i==j例题:这道例题, 我觉得题目表述是有一些问题的如果是将包括主对角线元素的下三角矩阵放入数组那么某一个元素的位置在数组中的下标表示公式应该是: i*(i+1
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2024-01-30 06:40:32
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1. 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
pri
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2020-04-06 16:49:00
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稀疏矩阵稀疏矩阵的类别稀疏矩阵的L2范数计算合并两个行向量目录 稀疏矩阵目录稀疏矩阵应用I 稀疏矩阵的L2范数计算应用II合并两个行向量 稀疏矩阵本节介绍python的scipy.sparse中提供的稀疏矩阵，如下 - bsr_matrix, short for Block Sparse Row matrix. - coo_matrix, short for A sparse matrix i
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2024-08-05 11:19:53
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南昌航空大学实验报告课程名称： 数据结构A 实验名称： 实验五 稀疏矩阵运算 班 级： XXX&nb
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2024-02-29 15:24:01
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# 稀疏矩阵在深度学习中的应用
## 引言
稀疏矩阵是指矩阵中包含大量零元素的矩阵。与密集矩阵相比，稀疏矩阵的存储和运算更加高效，从而降低了计算开销。在深度学习中，稀疏矩阵主要用于处理自然语言处理、推荐系统、图像识别等任务。本篇文章将探讨稀疏矩阵在深度学习中的作用，并提供相应的代码示例。
## 稀疏矩阵的优势
1. **内存效率**: 稀疏矩阵在存储时只需要记录非零元素及其索引，从而显著减
我们是索信达集团旗下的金融人工智能实验室团队将不定期推送原创AI科学文章。我们的作品都是由实战经验丰富的AI科学技术人员或资深顾问精心准备，志在分享结合实际业务的理论应用和心得体会。文 | 索 信 达 Josie He引言高维数据集常见于银行业，如何挖掘其中更多的信息是数据分析师最关注的问题。传统的无监督模型比如Kmeans 聚类，在低维数据中表现得很好，却无法在高维数据中大施拳脚。
稀疏编码系列：（一）----Spatial Pyramid 小结（二）----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结（三）----理解sparse coding（四）----稀疏模型与结构性稀疏模型--------------------------------------------------------------------------- &nb
1. Denoising 与 MAP 故事从 denoising 说起，话说手头上有一张含有噪音的图片 Lena，如何除去噪音得到好的 clean image 呢？ 对于上面的问题，用 x 值表示某个像素的灰度值，我们可以建立这样一个最小化的数学模型： 其中， y 表示已知的观测值，也就是含有噪声的原图， x 表示要恢复成 clean image 的未知值。 模型的第一项的直观作用就是，预测
