高效存储稀疏矩阵的Python方案

嵌入式之禅

于 2023-10-05 23:53:34 发布

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本文介绍了在Python中高效存储稀疏矩阵的策略，包括压缩稀疏行（CSR）、压缩稀疏列（CSC）和坐标列表（COO）格式。这些格式能减少内存占用，提高访问性能。示例代码展示了如何转换和查看不同格式的稀疏矩阵。

稀疏矩阵是在实际应用中经常遇到的一种特殊矩阵类型，其中绝大部分元素都为零。由于稀疏矩阵的零元素占据了大量的存储空间，因此寻找一种省内存的存储方案非常重要。本文将介绍一种在Python中高效存储稀疏矩阵的方案，并提供相应的源代码。

在Python中，有多种方法可以存储稀疏矩阵，其中最常用的方法是使用压缩稀疏行（Compressed Sparse Row，CSR）格式。该格式通过存储非零元素的值、列索引和每行的起始位置来表示稀疏矩阵。这种存储方式在访问稀疏矩阵的每个元素时具有良好的性能，并且占用的存储空间较少。

下面是一个使用CSR格式存储稀疏矩阵的示例代码：

import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix

# 创建稀疏矩阵
matrix = np.array([

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