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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# 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 |
|------|--------------------------------
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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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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/**
* @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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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
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
【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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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——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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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
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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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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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
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2024-04-09 16:43:11
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代码：#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define MAXSIZE 1000
typedef struct{
int row;//第几行
int col;//第几列
int e;//存储的值
}Triple;
typedef struct
{
Triple data[MAXSIZE];
int m,n,len;
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2024-06-22 06:53:11
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一、scipy.sparse中七种稀疏矩阵类型1、bsr_matrix：分块压缩稀疏行格式
介绍 BSR矩阵中的inptr列表的第i个元素与i+1个元素是储存第i行的数据的列索引以及数据的区间索引，即indices[indptr[i]:indptr[i+1]]为第i行元素的列索引，data[indptr[i]: indptr[i+1]]为第i行元素的data。 在下面的例子中，对于第0行，in
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2024-02-10 12:20:44
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上周五汇报一篇导师的论文，其中提及了使用四叉树来存储稀疏矩阵。抽空用Python把它实现了一下，做个总结。首先看论文中提到的一个样例：可以看到通过通过四叉树将稀疏矩阵化成最后的结果。这里注意其中的圆分别为中间结点的混合域M、都为0的空域E与分解到最后可能有值或含零元的密集域D。上图就是我将一个长为n的矩阵，通过四叉树化解到最小边长为d的矩阵小块图。这里的d是我们自己定义的最后化解的最小矩阵块。代码
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2023-07-10 21:18:40
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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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