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
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2024-03-07 17:14:16
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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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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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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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目录1. 索引元素2. 切片省略参数写法3. 应用举例4. 多维数组二维数组获取一行 二维数组获取一列5. 多维数组的切片如果要获取，第一行的第四和第五个元素：如果得到数组的最后两行和最后两列：如果得到数组的第三列：如果取出第3，5行的奇数列：copy 复制数组6. 花式索引6.1 一维花式索引6.2 二维花式索引7. where 语句8. 数组类型数组转换：dtype数组转换：asar
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2024-09-25 08:21:30
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在NumPy中，稀疏矩阵和密集矩阵是两种不同的数据表示方式，用于存储矩阵数据。它们之间的主要区别在于存储元素的方式和内存占用。稀疏矩阵 (Sparse Matrix)：区别：存储方式：稀疏矩阵只存储非零元素的位置和数值，而忽略零元素，从而节省内存。内存占用：由于只存储非零元素，稀疏矩阵在处理大规模数据时可以节省大量内存空间。应用：适用于数据中绝大多数元素为零的情况，如自然语言处理、网络分析等领域。
原创
2023-10-01 15:59:58
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【scipy.sparse包】Python稀疏矩阵 文章目录【scipy.sparse包】Python稀疏矩阵1. 前言2. 导入包3. 稀疏矩阵总览4. 稀疏矩阵详细介绍4.1 coo_matrix4.2 dok_matrix4.3 lil_matrix4.4 dia_matrix4.5 csc_matrix & csr_matrix4.6 bsr_matrix5. 稀疏矩阵的存取5.1
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2023-09-19 00:47:23
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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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## 如何实现Python存储稀疏矩阵
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现Python存储稀疏矩阵。首先，让我们来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|-----|
| 1 | 创建一个稀疏矩阵对象 |
| 2 | 向稀疏矩阵对象中添加非零元素 |
| 3 | 完成存储稀疏矩阵 |
接下来，让我们一步步来实现这些操作。
### 步骤1：
原创
2024-06-26 06:02:46
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写在开头在前几篇文章中，我们已经深入了解了Scipy库的基础功能和在数值计算、优化、信号处理等领域的应用。本文将进一步探讨Scipy库中的高级功能，专注于稀疏矩阵处理和高级插值技术。这些功能在实际数据分析中具有广泛的应用，能够处理大规模、高维度的数据集，并在空间数据插值等场景中发挥重要作用。1 稀疏矩阵处理1.1 Scipy.sparse 模块简介在数据科学和工程领域，我们常常会面对大规模的数据集
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。稀疏矩阵的格式存储矩阵的一般方法是
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2023-06-02 23:19:14
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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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# 如何将 NumPy 矩阵转化为稀疏矩阵
在数据科学和机器学习中，稀疏矩阵是一个非常重要的概念。当我们处理大量数据时，许多矩阵中的元素可能为空或者零，使用稀疏矩阵可以大大减少存储需求并提高计算效率。本文将详细介绍如何将 NumPy 矩阵转化为稀疏矩阵。
## 流程概述
以下是实现的步骤：
| 步骤编号 | 任务 | 具体内容
原创
2024-10-28 05:09:43
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稀疏矩阵就是指一个矩阵中的大部分元素都是0或者是某一个相同的元素，式有...
原创
2022-10-31 17:13:05
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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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2023-10-20 17:15:30
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5.NumPy矩阵和通用函数 文章目录1、矩阵1.1、创建矩阵(np.mat()、.T、.I)1.2 从已有矩阵创建新矩阵(np,eye()、np.bmat())2、通用函数(np.frompyfunc()、np.zeros_like()、.flat)3、算术运算(np.add()、np.subtract()、np.multiply()、np.divide()、np.true_divide()、n
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2023-08-15 13:14:00
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python scipy中的sparse模块就是为存储和表示稀疏矩阵。 模块的导入以及查看模块的信息：from scipy import sparse
help(sparse)其中显示了可以表示的7种稀疏矩阵类型：There are seven available sparse matrix types:
1. csc_matrix: Compressed Sparse
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2023-09-30 21:01:00
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什么是对称矩阵（SymmetricMatrix）？对称对称-------看设一个N*N的方阵A，A中任意元素Aij，当且仅当Aij == Aji(0 <= i <= N-1 && 0 <= j <= N-1)，则矩阵A是对称矩阵。以矩阵的对角线为分隔，分为上三角和下三角。压缩存就是矩阵存储时只需要存储上三角/下三角的数据，所以最多存储n(n+1)/
原创
2016-04-18 19:25:27
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压缩存储值存储极少数的有效数据。使用{row,col,value}三元组存储每一个有效数据，三元组按原矩阵中的位置，以行优先级先后顺序依次存放。
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include <vector>
#include<iostream>
usin
原创
2016-04-18 23:37:47
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