Scipy---6.稀疏矩阵

1.稀疏矩阵是那些矩阵中大部分为零的矩阵。这种矩阵只用保存非零元素的相关信息,从而节约了内存的使用。scipy.sparse提供了多种表示稀疏矩阵的格式。scipy.sparse.lialg提供了对稀疏矩阵进行线性代数运算的函数。scipy.sparse.csgraph提供了对稀疏矩阵表示的图进行搜索的函数。

2.scipy.sparse中有多种表示稀疏矩阵的格式:

  • dok_matrix采用字典保存矩阵中的非零元素:字典的键是一个保存元素(行,列)信息的元组,对应的值为矩阵中位于(行,列)中的元素值。这种格式很适合单个元素的添加、删除、存取操作。通常先逐个添加非零元素,然后转换成其他支持高效运算的格式
  • lil_matrix采用两个列表保存非零元素。data保存每行中的非零元素,row保存非零元素所在的列。
  • coo_matrix采用三个数组row/col/data保存非零元素。这三个数组的长度相同,分别保存元素的行、列和元素值。coo_matrix不支持元素的存取和增删,一旦创建之后,除了将之转换成其他格式的矩阵,几乎无法对其进行任何操作和矩阵运算。
posted @   nxf_rabbit75  阅读(351)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· go语言实现终端里的倒计时
· 如何编写易于单元测试的代码
· 10年+ .NET Coder 心语,封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
阅读排行:
· 分享一个免费、快速、无限量使用的满血 DeepSeek R1 模型,支持深度思考和联网搜索!
· 使用C#创建一个MCP客户端
· ollama系列1:轻松3步本地部署deepseek,普通电脑可用
· 基于 Docker 搭建 FRP 内网穿透开源项目(很简单哒)
· 按钮权限的设计及实现
历史上的今天:
2018-12-27 去掉python的警告
点击右上角即可分享
微信分享提示