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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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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# 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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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. 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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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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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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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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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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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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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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简单来说，矩阵是充满数字的表格。 A和B是两个典型的矩阵，A有2行2列，是2×2矩阵；B有2行3列，是2×3矩阵；A中的元素可用小写字母加行列下标表示，如 矩阵加减法 两个矩阵相加或相减，需要满足两个矩阵的列数和行数一致。 加法交换律：A + B = B + A 矩阵乘法A和B相乘，需要满足A的列数等于B的行数。 矩阵乘法很容易出错，尤其是两
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2023-09-01 18:40:57
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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
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2024-01-12 18:48:00
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