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
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”。
# Python COO 稀疏矩阵相乘实现教程
## 简介
在这篇文章中，我将向你介绍如何在Python中实现COO格式的稀疏矩阵相乘。首先，我会和你讨论整个过程的流程，并通过步骤表格展示出来。然后，我将逐步指导你完成每一步所需的代码，并对这些代码进行注释说明。
### 流程图
```mermaid
erDiagram
稀疏矩阵1 ||--|| 稀疏矩阵2 : 相乘
```
##
一.前言在Pytorch Geometric中我们经常使用消息传递范式来自定义GNN模型，但是这种方法存在着一些缺陷：在邻域聚合过程中，物化x_i和x_j可能会占用大量的内存（尤其是在大图上）。然而，并不是所有的GNN都需要表达成这种消息传递的范式形式，一些GNN是可以直接表达为稀疏矩阵乘法形式的。在1.6.0版本之后，PyG官方正式引入对稀疏矩阵乘法GNN更有力的支持（torch-sparse中
暴力啊，不要想太多T^T g艹太坑爹了#include #include #include using namespace std;const int MAX_N = 807;int n;int a[MAX_N][MAX_N], b[MAX_N][MAX_N];int c[MAX_N][MAX_N];int main() { while (1 == scan
原创
2021-08-13 13:54:22
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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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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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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
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
目录矩阵稀疏矩阵稀疏矩阵的构建稀疏矩阵的销毁输出稀疏矩阵一般转置快速转置完整代码 矩阵在数学中，矩阵（Matrix）是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合 ，最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。稀疏矩阵就是在矩阵中，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，是一种特殊的矩阵。为了节省空间，我们可以
一、sparse模块：python中scipy模块中，有一个模块叫sparse模块，就是专门为了解决稀疏矩阵而生。本文的大部分内容，其实就是基于sparse模块而来的导入模块：from scipy import sparse二、七种矩阵类型coo_matrixdok_matrixlil_matrixdia_matrixcsr_matrixcsc_matrixbsr_matrix三、coo_matr
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2023-06-02 23:18:32
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稀疏矩阵：0 多 稠密矩阵：0 少，非0 多稀疏矩阵如果矩阵中的许多系数都为零，那么该矩阵就是稀疏的。对稀疏现象有兴趣是因为它的开发可以带来巨大的计算节省，并且在许多大的实践中都会出现矩阵稀疏的问题。矩阵的稀疏性可以用一个得分来量化，也就是矩阵中零值的个数除以矩阵中元素的总个数。sparsity = count zero elements / total elements稀疏矩阵的问题稀疏矩阵会导
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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默认使用csr格式的稀疏矩阵1、如果要统计稀疏矩阵全部元素的和，不要用sum(a)，用np.sum(a)或则a.sum()就好。对于shape=10000*10000的矩阵而言，全部求和采用np.sum比sum高效得多：number = np.sum(sum(xtest_mask),axis=1)[0,0] 2.2秒number = np.sum(xtest_mask) &
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2023-08-11 14:09:04
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【定义】 所谓稀疏矩阵，假设在m×n矩阵中，有t个元素不为零，令δ=t/(m×n),δ为矩阵的稀疏因子，如果δ≤0.05，则称矩阵为稀疏矩阵。通俗的来讲，若矩阵中大多数元素的值为零，只有很少的非零元素，这样的矩阵就是稀疏矩阵。如图就是一个稀疏矩阵 【三元组表示】为了节省内存单元，需要对稀疏矩阵进行压缩存储。在进行压缩存储的过程中，我们可以只存储稀疏矩阵的非零元素，为了表示非零元素在矩阵中的位置，
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2023-07-14 22:21:03
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项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步工程实践中，多数情况下，大矩阵一般都为稀疏矩阵，所以如何处理稀疏矩阵在实际中就非常重要。本文以python里中的实现为例，首先来探讨一下稀疏矩阵是如何存储表示的。1.sparse模块初探python中scipy模块中，有一个模块叫spars
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2023-06-02 23:41:03
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在学习Python科学计算的时候，常常需要将一个稀疏矩阵压缩，进而表示和运算，例如在进行摄影测量工作平差时的稀疏矩阵，图像压缩等，在Python的Scipy库中，有Sparse模块，包含七种常用的压缩方式，简要介绍。
首先简介名词，那所谓的稀疏矩阵，就是指一个很多项为0的矩阵，在稀疏矩阵中，其实还存在着矩阵的对称性的说法，表示矩阵的非零项沿着矩阵的对角线（Diagonal
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2023-08-05 11:05:06
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对于一个矩阵而言，若数值为零的元素远远多于非零元素的个数，且非零元素分布没有规律时，这样的矩阵被称作稀疏矩阵；与之相反，若非零元素数目占据绝大多数时，这样的矩阵被称作稠密矩阵。稀疏矩阵在工程应用中经常被使用，尤其是在通信编码和机器学习中。若编码矩阵或特征表达矩阵是稀疏矩阵时，其计算速度会大大提升。对于机器学习而言，稀疏矩阵应用非常广，比如在数据特征表示、自然语言处理等领域。用稀疏表示和工作在计算上
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2023-06-03 19:37:32
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稀疏矩阵相乘-Python版
Given two sparse matrices A and
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2023-07-03 16:38:46
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十二.Sparse模块 1.创建稀疏矩阵多数存储形式的稀疏矩阵都支持加/减/乘/除/幂运算,一部分存储形式还支持切片(1)不同存储形式的系数矩阵:稀疏矩阵的基类:class scipy.sparse.spmatrix([maxprint=50])
#注意:该类不能被实例化
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2023-08-16 16:30:59
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