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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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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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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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
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2024-01-20 21:49:52
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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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Scipy稀疏矩阵用法解析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述，数据不变，存储形式发生改变，省很多空间），scipy（一个Python库）就是一个利器。2.csr_matrixcsr_matrix中，csr分成三个单词compress sparse row，因此csr是按行压缩的稀疏矩阵csr_mat
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2024-10-09 19:52:27
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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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Matlab图论工具箱
文章目录
Matlab图论工具箱
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
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2024-04-20 10:02:07
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文章目录思路1.生成一个随机稀疏单位正交阵1.1生成稀疏矩阵1.2 生成稀疏对称矩阵1.3 生成正交阵1.3 正交阵单位化2. 生成对角线元素大于0的矩阵3. 生成稀疏对称正定矩阵python生成稀疏对称正定矩阵 思路如何生成随机对称正定矩阵？随机生成一个单位正交阵A随机生成一个对角元素均大于0的对角矩阵B（这个更容易了，就是生成几个随机正数而已）即为一个正定矩阵,同时也是一个对称矩阵。1.生成
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2024-01-27 11:09:20
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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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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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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，
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2024-03-02 10:25:33
293阅读
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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# 如何将矩阵转换为稀疏矩阵
## 简介
在许多实际问题中，我们需要处理大型矩阵数据。然而，大型矩阵通常会占用大量的内存空间，而且其中大部分的元素可能是零。为了节省内存空间并提高计算效率，我们可以将这些大型矩阵转换为稀疏矩阵。稀疏矩阵是一种只存储非零元素及其位置的数据结构，可以大大减少内存占用和计算时间。
本文将介绍如何使用Python将矩阵转换为稀疏矩阵，并提供一个实际问题的解决方案。
#
原创
2023-09-10 03:17:25
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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)) =
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精选
2015-01-09 20:34:25
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# Python DataFrame转换为稀疏矩阵
在数据科学和机器学习中，处理大规模数据集时，我们经常需要将数据转换为更高效的存储和计算形式。稀疏矩阵是一种常用的数据结构，它仅存储非零元素，从而减少内存使用并提高计算效率。在Python中，我们可以使用pandas库来处理DataFrame，然后将其转换为稀疏矩阵。本文将介绍如何使用Python将DataFrame转换为稀疏矩阵，并展示一个简单
原创
2024-07-30 03:53:37
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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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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”。
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2023-11-11 16:31:34
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稀疏矩阵1. 什么是稀疏矩阵2. 稀疏矩阵的应用场景3. 稀疏矩阵的存储方式4. 稀疏矩阵的压缩存储方式4.1 三元组4.2 行逻辑链接的顺序表5. 三元组表示法简单实现稀疏矩阵的压缩存储与还原5.1 压缩稀疏矩阵5.2 将稀疏数组还原为二维数组6. 稀疏矩阵的转置6.1 稀疏矩阵的一般转置方法6.2 稀疏矩阵的快速转置算法 1. 什么是稀疏矩阵在矩阵中，若数据为0的元素数目远远多于非0元素的数
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2024-04-03 08:21:24
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在处理稀疏矩阵乘以稀疏矩阵的问题时，尤其在 Python 环境中，我们需要利用高效的存储和计算方式，以避免不必要的资源浪费。本文将详细记录解决“Python 稀疏矩阵乘稀疏矩阵”问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
### 环境准备
确保您有合适的环境来运行 Python 代码。推荐使用 Python 3.6 及以上版本，并安装 `scipy` 和 `n
