python 生成稀疏矩阵

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本文介绍如何使用Python的SciPy库中的coo_matrix函数来创建一个稀疏矩阵。通过提供矩阵的行、列索引及数据，可以有效地构造出特定形状的稀疏矩阵。

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from scipy.sparse import coo_matrix

row = [2,2,3,2]

col = [3,4,2,3]

c = coo_matrix((data,(row,col)),shape=(5,6)) 

Python中创建稀疏矩阵的方法
CyberNerdX的博客
10-04 325
这些库提供了丰富的功能和方法，可以对稀疏矩阵进行各种操作和计算，包括矩阵乘法、转置、切片等。在实际应用中，可以根据具体的需求选择适合的库和方法来创建和处理稀疏矩阵，以提高程序的效率和性能。Python中有多种方法可以创建稀疏矩阵，本文将介绍其中两种常用的方法：使用scipy库和使用numpy库。函数创建了一个空的稀疏矩阵，指定了矩阵的形状为3×3，并指定了元素的数据类型为整数。函数创建了一个稀疏矩阵，并初始化了非零元素的值和对应的行列索引。函数创建了一个普通的二维数组，表示稀疏矩阵的值。
python实现稀疏矩阵的csr压缩
weixin_42105952的博客
12-22 1148
使用python进行稀疏矩阵的csr压缩 import numpy as np import scipy.sparse as sp def CSR(x):#输入一个矩阵 w=len(x[0]) h=len(x) A = np.array(x) AS = sp.csr_matrix(A) print("data=",AS.data) print("indptr=",AS.indptr) print("indices=",AS.indices)
Python 稀疏矩阵-sparse 存储和转换
09-21
主要介绍了Python 稀疏矩阵-sparse 存储和转换的相关资料,需要的朋友可以参考下
python 生成随机稀疏矩阵
颹蕭蕭
03-02 4496
稀疏矩阵生成，可视化
matlab怎么创建一个稀疏矩阵,matlab稀疏矩阵创建及实例
weixin_42515295的博客
03-22 4061
一般有两个命令可以用来创建稀疏矩阵：1. sparse(较常用)2. spdiags(主要用于非零元素都是对角线元素的情况)sparse。使用格式如下A = sparse(i,j,,s,m,n,nzmax )其实matlab函数sparse的文档中说的比较明白：S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax) uses vectors i, j, and s to generate an ...
Python----稀疏矩阵
weiwei935707936的博客
11-06 1843
稀疏矩阵： 零元素的个数远远多于非零元素 反义词：稠密矩阵 Scipy： 创建稀疏矩阵的工具 将稠密矩阵转化为稀疏矩阵的工具 可以在Scipy上运行的函数： 许多在Numpy数组上运行的线性代数Numpy和SciPy函数 Numpy数据结构的机器学习库，如：机器学习的scikit-learning和用于深度学习的Keras Scipy中有可以表示的7种稀疏矩阵类型： csc_matrix: Compressed Sparse Column format c..
python button设置为不可用_用python将三元组转化为稀疏矩阵
weixin_39761481的博客
12-20 316
写论文时进行将三元组转化为稀疏矩阵的操作，在网上疯狂找也无法找到。后来在google上找到了一些，拼凑成一份简陋代码，为方便展示和从百度中搜到，放到知乎这里。我的问题是arcgis输出的空间权重矩阵是三元组类型，需要转化成方阵，即将图一中的【1,2,0.21984】转化成图二中第一行第二列的【0.212984】图一图二这是我第一次用python解决实际问题，还请大佬多多指教。Created on ...
python——稀疏矩阵scipy.sparse
chansf的博客
06-05 1834
coo_matrix无法对矩阵的元素进行增删改等操作，一旦创建之后，除了将之转换成其它格式的矩阵，几乎无法对其做任何操作和矩阵运算。coo_matrix((M, N), [dtype])：生成形状为(M, N)的指定数据类型dtype的coo_matrix稀疏矩阵。最简单的存储方式，分别用row、col、val三个数组存储矩阵非零元素的行下标，列下标与值。coo_matrix(S)：将别的格式的稀疏矩阵S转成coo_matrix稀疏矩阵。row：矩阵非零元素的行下标数组。col：矩阵非零元素的列下标数组。
稀疏矩阵（Python实现）
TCatTime的博客
08-24 7828
Python实现稀疏矩阵的存储。
使用python 将稀疏矩阵保存为mtx格式文件
Cxiao_mengxin的博客
10-11 1775
python 保存稀疏矩阵为mtx格式文件
稀疏矩阵之python sparse实现
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TH_NUM的博客
04-22 1万+
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。 第一步自然就是导入sparse模块 from s...
Python中scipy.sparse的一些整理
学习永无止境
04-12 2712
scipy.sparsescipy.sparse的稀疏矩阵类型scipy.sparse中的矩阵函数 构造函数判别函数其他有用函数 scipy.sparse中的作用在矩阵的内函数 针对元素的函数转化函数其他函数 从下面的Scipy官网对Scipy的描述可以发现：其实SciPy是基于python的用于数学、科学以及工程计算的开源生态系统。数据分析常用的numpy，pandas，matplotlib包都包含在这里面，scipy包自然也就包含在里面了。 SciPy (prono...
python numpy 生成矩阵_Python numpy生成矩阵、串联矩阵代码分享
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11-25 279
import numpy生成numpy矩阵的几个相关函数：numpy.array()numpy.zeros()numpy.ones()numpy.eye()串联生成numpy矩阵的几个相关函数：numpy.array()numpy.row_stack()numpy.column_stack()numpy.reshape()>>> import numpy>>> numpy.eye(3)array(...
python游戏设计_python2048游戏设计
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11-20 328
先添上最终完成效果图Github链接2048设计思想1.大家都玩过2048，我们可以认为4*4的方块是个矩阵，开始是4*4的零矩阵。游戏开始在任意地方出现2或4，以后每次出现的数字都是2或者4。然后我们可以上下左右移动，移动的规则是例如向左动，某一行(左移只需要考虑每一行)的数比如是[2,4,0,2]向左移动,移动后变成[2,4,2,0],移动后不允许(每行或者每列，与移动方向有关)两个非0数字之...
Python streamparse库：一款构建实时数据流处理的高效工具
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12-16 897
更多Python学习内容：ipengtao.com在现代数据驱动的应用中，实时数据流处理变得越来越重要。无论是日志分析、传感器数据处理，还是在线推荐系统，实时处理和分析海量数据都是核心需求。streamparse 是一个基于Apache Storm的Python库，为开发者提供了构建分布式实时数据流处理任务的工具。通过 Streamparse，开发者可以使用熟悉的Python编程语言，充分利用St...
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07-11 544
dataframe部分列转为稀疏矩阵
python实现稀疏矩阵+代码注释
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04-07 1027
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 = [] values = [] for n, seq in enumerate(sequences)
matlab中sprandsym,Python：如何使用Python生成随机稀疏对称矩阵...
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03-22 484
如果你有scipy,你可以使用sparse.random.下面的sprandsym函数生成一个稀疏的随机矩阵X,取其上三角形,并将其转置添加到自身以形成一个对称矩阵.由于这会使对角线值加倍,因此将对角线减去一次.非零值通常以均值0和标准偏差分布1. Kolomogorov-Smirnov检验用于检查非零值是否为与正态分布的绘图,直方图和生成QQ图也可以显示分布.import numpy as np...
python 生成随机矩阵
最新发布
07-21
在Python中，可以通过`numpy`库生成各种类型的随机矩阵。以下是一些常见的随机矩阵生成方法，包括二值矩阵、浮点数矩阵和整数矩阵。每种方法都附带了示例代码。 ### 生成二值矩阵（0 和 1） 可以使用 `numpy.random.binomial` 函数生成一个由 0 和 1 组成的随机矩阵。该函数模拟二项分布，适用于生成每个元素为 1 的概率为 `p` 的矩阵。 ```python import numpy as np n = 5 # 矩阵大小为 n x n p = 0.7 # 每个元素为 1 的概率 binary_matrix = np.random.binomial(1, p, size=(n, n)) print("Binary Matrix:\n", binary_matrix) ``` ### 生成浮点数矩阵 可以使用 `numpy.random.rand` 函数生成一个元素在 [0.0, 1.0) 区间内的浮点数矩阵。 ```python float_matrix = np.random.rand(n, n) print("Float Matrix:\n", float_matrix) ``` ### 生成整数矩阵 可以使用 `numpy.random.randint` 函数生成一个指定范围内的随机整数矩阵。 ```python low = 0 # 最小值 high = 10 # 最大值（不包含） int_matrix = np.random.randint(low, high, size=(n, n)) print("Integer Matrix:\n", int_matrix) ``` ### 生成服从正态分布的矩阵 可以使用 `numpy.random.randn` 函数生成一个服从标准正态分布（均值为 0，方差为 1）的矩阵。 ```python normal_matrix = np.random.randn(n, n) print("Normal Distributed Matrix:\n", normal_matrix) ``` ### 生成服从均匀分布的矩阵 可以使用 `numpy.random.uniform` 函数生成一个服从指定区间均匀分布的矩阵。 ```python a = 1.0 # 均匀分布的下界 b = 5.0 # 均匀分布的上界 uniform_matrix = np.random.uniform(a, b, size=(n, n)) print("Uniform Distributed Matrix:\n", uniform_matrix) ``` ### 生成稀疏矩阵 如果需要生成稀疏矩阵（大部分元素为 0），可以结合 `scipy.sparse` 库生成稀疏矩阵，并将其转换为密集矩阵。 ```python from scipy.sparse import random as sparse_random sparse_dense_matrix = sparse_random(n, n, density=0.1, format='csr', data_rvs=lambda n: np.random.rand(n)) print("Sparse Matrix (as dense format):\n", sparse_dense_matrix.toarray()) ``` 上述代码涵盖了多种随机矩阵的生成方法，可以根据具体需求选择合适的函数。[^3] ---
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