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
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
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2023-11-09 22:17:44
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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
# 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 |
|------|--------------------------------
【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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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——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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矩阵的存储方式完全存储方式：将矩阵的全部元素按列存储。稀疏存储方式：只存储矩阵的非零元素的值及其位置，即行号和列号。注意，采用稀疏存储方式时，矩阵元素的存储顺序并没有改变，也是按列的顺序进行存储。$ A = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 5 & 0 & 0 \\ 2 & 0 & 0 &
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2024-03-06 22:53:03
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文章目录一、数组在内存的存储方式二、代码示例及结果三.分析 一、数组在内存的存储方式数组是数据结构的基础，之所以这么说是因为数组反映了内存的物理结构。在内存中，数组是连续分布的。而在程序中，往往要在内存中分配一块连续的空间来使用。例如，在图像处理邻域，耳熟能详的opencv中有一数据类型Mat，我们一般都会以Mat来存储图像数据。Mat是一个二维数组，可以通过两个for循环遍历图像上各个像素值。
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2024-07-02 07:01:08
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OpenCV中一般一张图片在内存中用Mat来表述及管理，Mat内部申请一块类似与数组的内存用于存储图片中的每个像素的值即为稠密矩阵，但是有时在矩阵中其值为零的元素远远多于非为零的元素个数即稀疏矩阵，如何此时还使用Mat进行存储 显然非常浪费空间，为了应对此中场景，OpenCV使用SparseMat类
原创
2022-01-25 14:47:42
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本系列之前的篇章都是基于单线程处理。实际工程中，通过多线程对程序进行并行化往往是最简单且直接有效的优化手段。本篇以C++性能优化系列——矩阵转置(三)内存填充避免缓存抖动 中优化好的程序为Base版本，通过OpenMP技术，对程序进一步做并行化加速。同时，对OpenMP提供的并行化与开辟并行区方式进行试验，探索出OpenMP做并行化的一些规律。c++转置并行化代码实现unsigned char*
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2024-04-06 20:29:33
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简介 本篇承接上一篇，继续opencv下矩阵计算的函数使用。 计算矩阵的逆 注意：矩阵A是可逆矩阵的充分必要条件是行列式detA不等于0。 具体代码 double x[3][3] = {{1, 2, 3}, {2, 2, 1}, {3, 4, 3}};
double y[3][3] = {{1, 0, 0}, {0, 2, 0}, {0, 0, 3}};
void showMatdat
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2024-03-27 09:43:51
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这博主写得挺详细的。OpenCV 的基本矩阵操作与示例OpenCV 中的矩阵操作非常重要。 要熟悉起来！学习该博主的基本示例:创建与初始化矩阵加减法矩阵乘法矩阵转置矩阵求逆矩阵非零元素个数矩阵均值与标准差矩阵全局极值及位置其他矩阵运算函数列表0x01 创建与初始化矩阵1.1 数据类型建立矩阵必须要指定矩阵储存的数据类型, 图像处理中常用的几种数据类型如下 :CV_8UC1 // 8 bit
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2024-02-22 14:54:48
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显式创建Mat矩阵的七种方法 1.使用Mat()构造方法创建 //参数：行数，列数，数据类型及通道数，每块的数据 //数据类型及通道数：CV_[位数][是否有符号][数据类型]C[通道数] Mat m(288,288,CV_8UC3,Scalar(0,0,255)); 2.多维度的使用Mat()构造
原创
2020-02-17 18:38:00
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简单介绍 本篇承接上一篇。继续opencv下矩阵计算的函数使用。 计算矩阵的逆 注意：矩阵A是可逆矩阵的充分必要条件是行列式detA不等于0。 详细代码 double x[3][3] = {{1, 2, 3}, {2, 2, 1}, {3, 4, 3}}; double y[3][3] = {{1,
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2017-06-18 08:46:00
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加法 cv::Mat I1(4, 3, CV_8UC3, cv::Scalar(10, 20, 30)); cv::Mat I2(4, 3, CV_8UC3, cv::Scalar(1, 2, 3)); cv::Mat I = I1 + I2; //加法 cv::Mat II; cv::add(I1
原创
2022-01-25 14:30:41
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图像主要是基于矩阵格式排列的，因此OpenCV中矩阵操作非常重要； 本文总结了： 矩阵的创建； 矩阵初始化； 矩阵运算； 矩阵乘法； 矩阵转置； 矩阵的逆；等操作； 1.OpenCV矩阵的创建： 创建矩阵需要知道矩阵的尺寸大小和数据类型； 矩阵尺寸大小：就是m行n列；Size(5,5); 矩阵数据类
原创
2020-02-17 16:00:00
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