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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稀疏矩阵是一个包含大量零元素的矩阵，在许多实际应用中（如图像处理、自然语言处理、机器学习等），我们需要高效地存储和操作这些矩阵。在Python中，处理稀疏矩阵通常使用SciPy库中的`scipy.sparse`模块。接下来，我将详细记录解决“Python中稀疏矩阵”问题的过程。
## 协议背景
随着数据科学和机器学习的快速发展，稀疏矩阵的使用越来越普遍。对于动态图像分析和文本挖掘等领域，数据的
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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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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【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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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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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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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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一、sparse模块：python中scipy模块中，有一个模块叫sparse模块，就是专门为了解决稀疏矩阵而生。本文的大部分内容，其实就是基于sparse模块而来的导入模块：from scipy import sparse二、七种矩阵类型coo_matrixdok_matrixlil_matrixdia_matrixcsr_matrixcsc_matrixbsr_matrix三、coo_matr
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2023-06-02 23:18:32
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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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十二.Sparse模块 1.创建稀疏矩阵多数存储形式的稀疏矩阵都支持加/减/乘/除/幂运算,一部分存储形式还支持切片(1)不同存储形式的系数矩阵:稀疏矩阵的基类:class scipy.sparse.spmatrix([maxprint=50])
#注意:该类不能被实例化
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2023-08-16 16:30:59
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项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步工程实践中，多数情况下，大矩阵一般都为稀疏矩阵，所以如何处理稀疏矩阵在实际中就非常重要。本文以python里中的实现为例，首先来探讨一下稀疏矩阵是如何存储表示的。1.sparse模块初探python中scipy模块中，有一个模块叫spars
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2023-06-02 23:41:03
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在学习Python科学计算的时候，常常需要将一个稀疏矩阵压缩，进而表示和运算，例如在进行摄影测量工作平差时的稀疏矩阵，图像压缩等，在Python的Scipy库中，有Sparse模块，包含七种常用的压缩方式，简要介绍。
首先简介名词，那所谓的稀疏矩阵，就是指一个很多项为0的矩阵，在稀疏矩阵中，其实还存在着矩阵的对称性的说法，表示矩阵的非零项沿着矩阵的对角线（Diagonal
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2023-08-05 11:05:06
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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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2023-06-03 19:37:32
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