当矩阵中有很多零元素时，为了节省内存可以对矩阵压缩，既然有压缩，肯定可以解压缩。压缩分为行优先压缩和列优先压缩；同理，解压缩也有行优先和列优先之分。本文主要是记录下python包scipy中提供的方法。压缩和解压缩的函数接口是一样的，根据传递的参数进行区分。主要的接口有两个： 1. csr_ma
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2023-09-27 13:31:24
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针对特殊矩阵的压缩存储结构： 1 含有大量相同元素数据的矩阵 2 含有大量0元素的矩阵，比如稀疏矩阵，上，下三角矩阵针对以上矩阵，数据结构压缩存储思想是：矩阵中的相同数据元素（包括0元素）只存储1个。本次主要讲解稀疏矩阵存储放方式。稀疏矩阵非0元素很少（≤ 5%）且分布无规律。压缩存储稀疏矩阵的方法是
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2024-01-25 22:09:10
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Matlab图论工具箱
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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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稀疏矩阵的特点M*N矩阵，矩阵中有效值的个数远远小于无效值的个数，并且这些数据的分布没有规律。例如下面的矩阵稀疏矩阵的压缩存储压缩矩阵值存储极少数的有效数据。使用三元组来存储每一个数据，三元组数据按照矩阵中的位置，以行优先顺序依次存放。则上述矩阵的存储结构为三元组结构//三元组的定义
template<class T>
struct Triple
{
p
原创
2016-04-17 23:14:26
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当一个矩阵为稀疏矩阵时，有效数据的个数比无效数据要少得多，因此若将一个矩阵全部存储会浪费空间，可以只将有效数据存储起来，无效数据作为标记代码如下：#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
//可用一个三元组来存储有效数据的信息
template<cla
原创
2016-03-13 20:28:36
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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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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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在矩阵中，有一类很重要的矩阵，就是-----稀疏矩阵。
    所谓的稀疏矩阵呢，就是指的是，在矩阵中，有效的数据个数远远小于无效的数据个数（并且这些数据排列顺序没有规律）。
  有效数据个数仅仅6个，其余都为无效数据0.
    那我们将稀疏矩阵存在压缩矩阵中，设定一个三元组，使用{row,col,value}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。
我们建立一个结构
矩阵的转置：
    将原矩阵的行、列对换，也就是将[i][j]和[j][i]位置上的数据对换
原创
2016-04-13 09:41:29
3040阅读
&n
原创
2016-04-15 17:02:24
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对称矩阵 设一个N*N的方阵A，A中的任意元素A[i][j]，当且仅当A[i][j]=A[j][i],则矩阵A是对称矩阵，以对角线分隔，分为上三角和下三角 压缩矩阵存储对称矩阵时只需要存储其上三角或者下三角的数据，即最多存储n(n+1)/2个数据,对应关于为：i>j,symmetricMatrix[i
原创
2016-04-16 13:56:40
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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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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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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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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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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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压缩存储称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)/2个数据。对称矩阵和压缩存储的对应关系：下三角存储i>=j, SymmetricMatrix[i][j] == Array[i*(i+1)/2+j]#include<iostream>
using namespace std;
template<clas
原创
2016-03-01 15:03:27
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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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【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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