文章目录一、目的二、设计要求1.问题描述2.需求分析三、概要设计1.主界面设计2.存储结构设计3.系统功能设计四、模块设计1.模块设计2.系统子程序及功能设计3.函数主要调用关系五、详细设计1.数据类型定义2.主要子程序详细设计 一、目的1.了解稀疏矩阵相乘运算特点 2.知道稀疏矩阵存储，创建，显示，转置方法二、设计要求1.问题描述利用稀疏的特点进行存储和计算可大大节省存储空间，并实现稀疏矩阵相
问题： 现在有一个五子棋盘，如下，需要你进行存盘，然后以后在玩的时候还可以继续上一盘，你可以直接把这个11X11的棋盘直接保存到一个二维数组中，然后写进文件夹，但是你会发现，此时11X11的棋盘只有3个数据，其他都是无用的，占用内存空间，这显然转换成稀疏矩阵在存储，明显可以省略很多空间，接下来我们用Java代码模拟把它转换成稀疏矩阵，再从稀疏矩
import numpy as np
import scipy.sparse as sp
m = sp.lil_matrix((7329,7329))
np.save(path,m) #用numpy的load方法存储矩阵，path为存储的路径
mat = np.load(path)[()] #读取存储的矩阵，注意[()]这个符号可以抽取对象
mat = mat.toarray() #
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2023-06-03 07:07:14
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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
稀疏矩阵的压缩方法主要有：1：三元组顺序表 （行下标，列下标，值） 2：行逻辑链接的顺序表。 3：十字链表。什么是稀疏矩阵： 在矩阵中，我们常见的都是稠密矩阵，即非0元素数目占大多数时；若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵。与之相区别的是，如果非零元素的分布存在规律（如上三角矩阵、下三角矩阵、对角矩阵），则称该矩阵为特殊矩阵。下图1为一个稀疏
稀疏矩阵（Sparse Matirx）:一个矩阵的大部分元素为零 对于稀疏矩阵而言，实际存储的数据项很少，如果用传统的二维数组的方式来存储稀疏矩阵，会十分浪费计算机的内存空间。C=[[None]*N for row in range(N)]提高内存空间利用率的方法就是利用三项式（3-tuple)的数据结构，把每一个非零项以（i,j,item-value）来表示。 就是假如一个稀疏矩阵有n个非零项，
1 稀疏矩阵介绍 在networkx包中，很多运算返回的是sparse matrix（如nx.laplacian_matrix），这是稀疏矩阵格式。隶属于scipy.sparseimport networkx as nx
G = nx.Graph()
G.add_node(1)
G.add_nodes_f
Matlab图论工具箱
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稀疏矩阵与普通矩阵的转化有向图最大流graphmaxflow注意事项图最小生成树graphminspantree其他参数两节点最短路graphshortestpath其他参数每对节点间的最短路径graphallshortestpaths其他参数其他工具视图 稀疏矩阵与普通矩阵的转化
可以说我定义了一个大的二次矩阵(例如150x150)。 一次它是一个numpy数组(矩阵A)，一次是scipy稀疏数组(矩阵B)。import numpy as np
import scipy as sp
from scipy.sparse.linalg import spsolve
size = 150
A = np.zeros((size, size))
length = 1000
# Set
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2023-07-30 00:55:24
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# Python 稀疏矩阵转置
## 简介
稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵，而只有少数元素非零。在实际应用中，使用稀疏矩阵可以节省存储空间和计算时间。而矩阵转置是指将矩阵的行和列互换。本文将介绍如何在Python中实现稀疏矩阵的转置操作。
## 稀疏矩阵的表示方法
在处理稀疏矩阵时，常用的表示方法是使用字典或三元组的形式。字典表示方法将矩阵的非零元素的行列索引作为键，元素值作为值存储在
原创
2023-09-26 13:37:04
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分布式算法设计1).MapReduce 在Map和Reduce两个基本算子抽象下，所谓Hadoop和Spark分布式计算框架并没有本质上的区别，仅仅是实现上的差异。阅读了不少分布式算法的实现(仅仅是实现，不涉及原理推导)，大部分思路比较直观，大不了几个阶段的MapReduce就可以实现。这里主要介绍一个曾经困扰我好久且终于柳暗花明的问题，即“大规模稀疏矩阵乘法”。
直接上代码：#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# 序列转为稀疏矩阵
# 输入：序列
# 输出：indices非零坐标点，values数据值，shape稀疏矩阵大小
import numpy as np
def sparse_tuple_from(sequences, dtype=np.int32):
indices = []
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2023-06-02 23:19:25
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函数功能：生成稀疏矩阵 使用方法 ：S = sparse(A)将矩阵A转化为稀疏矩阵形式，即矩阵A中任何0元素被去除，非零元素及其下标组成矩阵S。如果A本身是稀疏的，sparse(S)返回S。 S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax)由向量i,j,s生成一个m*n的含有nzmax个非零元素的稀疏矩阵S，并且有 S(i(k),j(k)) = s(k)。向
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2023-06-03 07:46:51
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Python稀疏矩阵1. 导入模块2. SciPy中的稀疏矩阵2.1 坐标列表格式 COO2.2 格式转换2.3 压缩列格式和压缩行格式 CSR/CSC3. 创建稀疏矩阵3.1 稀疏矩阵的可视化3.2 稀疏矩阵线性代数3.3 线性方程组3.4 LU分解3.5 特征值问题 数组和矩阵是数值计算的基础元素。目前为止，我们都是使用NumPy的ndarray数据结构来表示数组，这是一种同构的容器，用于存
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2023-08-25 22:48:50
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# Python列表转稀疏矩阵
## 简介
在Python中，列表是一种常用的数据结构，用于存储一系列的元素。列表可以是任意长度，并且可以包含任意类型的元素。然而，在某些情况下，我们可能需要将一个列表转换为稀疏矩阵。
稀疏矩阵是一种特殊的矩阵，其中大部分元素的值为0。由于稀疏矩阵中的非零元素相对较少，因此可以使用更有效的存储和计算方法来处理它们，从而节省内存和计算资源。
在本文中，我将教会
原创
2023-09-08 10:11:08
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title: 稀疏矩阵乘法 date: 2020-11-09 19:31:44 tags: 稀疏矩阵运算 categories: 数据结构 在本算法中，两个稀疏矩阵的特性都有用到
规定规定以下变量名称，本文讲述 矩阵A × 矩阵B = 矩阵C 的运算过程需要用到的存储结构有：矩阵A，矩阵 B 的原始二维数组(2个)矩阵A，矩阵B 的三元组数组(2个)存储 矩阵A，矩阵B 每行有多少个非零
在使用列表、数组和矩阵的过程中，经常需要相互转换。特此总结相互间转换的过程及结果，供大家参考。 第三方包：numpy import numpy as npmylist = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] # 列表
print(type(mylist))
print(mylist
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2023-06-03 07:47:58
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一、 旧的数据结构 在老版本的 opencv 中，矩阵主要用 c 的结构体实现，主要的几个结构体为： cvArr (通用数组)、 cvMat (多通道二维矩阵)、 cvMatND (多通道多维稠密矩阵)、 cvSparseMat (多通道多维稀疏矩阵)、 IplImage (图片，二维矩阵，数据只能是1\2\3\4通道)、 CvSeq (序列) CvSet (集合，派生于序列CvSet) 很多函数
目录1 引言2 csr_matrix2.1 csr_matrix 返回值解释2.2 csr_matrix 定义矩阵3 csc_matrix3.1 csc_matrix返回值的解释4 coo_matrix5 稀疏矩阵的运算5.1 加法5.2 乘法5.3 提取行列 1 引言 在矩阵处理中为了减少内存的占用经常用到各种形式的稀疏矩阵存储方式（比如单位阵，会造成空间浪费），这时就采用矩阵压缩的方式来表
以下是使用NumPy / SciPy进行密集和稀疏M矩阵的方法：import numpy as np
import scipy.sparse as sp
# Coordinates where S is True
S = np.array([[0, 1],
[3, 6],
[3, 4],
[9, 1],
[4, 7]])
# Dense M matrix
# Random big matrix
M
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2023-06-03 19:37:06
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