scipy库

本文介绍了稀疏矩阵的一种高效存储方式——CSR(Compressed Sparse Row)格式,并通过实例展示了如何使用Python的SciPy库来实现CSR存储。具体包括非零元素的位置、每行非零元素的数量以及所有非零元素的具体数值。

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稀疏矩阵压缩存储

csr_matrix(X)
例:

from scipy.sparse import *
a = np.array([[1,0,1],[0,0,2],[0,8,3]])
a = csr_matrix(a)
print(a.indices)#非0数据在各行中的位置(下标)
print(a.indptr)#每行中的非零元素个数(相加递增)
print(a.data)#所有非零元素
>>>
[0 2 2 1 2](1,1在第一行的位置分别为0,2,2在第二行的位置为2,8,3在第三行的位置分别为1,2)
[0 2 3 5](从0开始,第一行两个非零元素,第二行1个,相加就为3,第三行2个,相加后为5)
[1 1 2 8 3]
### 如何在Python中安装SciPy #### 使用pip安装SciPy 最简单的方法是通过`pip`来安装SciPy。确保已经安装了Python,并将其添加到系统的PATH环境中[^1]。接着,在命令提示符或终端中运行以下命令: ```bash pip install scipy ``` 此命令会自动处理SciPy及其依赖项(如NumPy)的安装过程[^2]。 --- #### 验证SciPy安装是否成功 完成安装后,可以通过以下方式验证SciPy是否正确安装。打开Python交互式shell并执行以下代码: ```python import scipy print(scipy.__version__) ``` 如果能够打印出SciPy的版本号而未报错,则说明安装成功[^2]。 --- #### 手动安装SciPy(适用于特殊环境) 对于某些特定操作系统或开发环境(例如Windows),可能需要手动安装SciPy。以下是具体操作步骤: 1. **下载预编译二进制文件** 访问[Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages](http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/)网站,找到适合当前Python版本和系统架构的SciPy轮子文件(`.whl`格式)。注意选择与Python解释器匹配的版本[^5]。 2. **安装下载的文件** 假设已下载名为`scipy‑<version>‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl`的文件,可以在命令行中运行如下命令进行安装: ```bash pip install scipy‑<version>‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl ``` 这一步骤特别适用于无法通过标准`pip`安装的情况。 --- #### 注意事项 - 如果使用的是Anaconda发行版,默认情况下Anaconda已经包含了SciPy。可以直接通过以下命令更新至最新版本: ```bash conda update scipy ``` - 对于较旧的操作系统或者不支持的标准配置,推荐尝试升级`pip`后再重新安装SciPy: ```bash pip install --upgrade pip ``` 以上方法涵盖了大多数常见场景下的SciPy安装需求[^3]。 ---
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