scipy库中的sparse.csr_matrix函数介绍

简介: scipy库中的sparse.csr_matrix函数介绍

前言


csr_matrix函数主要是用来压缩稀疏矩阵。


一、csr_matrix函数


from scipy.sparse import csr_matrix
import numpy as np
# data:代表的是稀疏矩阵中存储的所有元素
data = np.array([1,2,3,4,5,6])
# indices: 代表的是这6个元素所在的列的位置
indices = np.array([0,2,2,0,1,2])
# indptr: 游标,每一行起始元素的下标
# 1 2|3|4 5 6的下标为:
# 0 1|2|3 4 5 
# 最后记录元素的总个数6
indptr = np.array([0,2,3,6])
# 我们使用以上三个变量来记录压缩矩阵。
csr_matrix_0 = csr_matrix((data, indices, indptr), shape = (3,3))
print(csr_matrix_0.toarray())
# 输出:
# [[1 0 2]
#  [0 0 3]  
#  [4 5 6]]



参考文章:


看的懂的scipy.sparse.csr_matrix和scipy.sparse.csc_matrix.


总结


我累了,毁灭吧。


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