scipy.sparse.vstack

最新推荐文章于 2024-03-01 22:29:23 发布

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scipy.sparse.vstack函数用于将多个稀疏矩阵按行垂直堆叠。它接受一个稀疏矩阵序列作为输入，并返回一个新的稀疏矩阵。可以指定输出格式和数据类型。例子中展示了如何将两个coo_matrix矩阵堆叠并转换为数组。

参考 https://cloud.tencent.com/developer/article/1525041

scipy.sparse.vstack(blocks, format=None, dtype=None)[source]

Stack sparse matrices vertically (row wise)

Parameters

blocks

sequence of sparse matrices with compatible shapes

formatstr, optional

sparse format of the result (e.g. “csr”) by default an appropriate sparse matrix format is returned. This choice is subject to change.

dtypedtype, optional

The data-type of the output matrix. If not given, the dtype is determined from that of blocks.

See also

hstack

stack sparse matrices horizontally (column wise)

Examples

>>> from scipy.sparse import coo_matrix, vstack
>>> A = coo_matrix([[1, 2], [3, 4]])
>>> B = coo_matrix([[5, 6]])
>>> vstack([A, B]).toarray()
array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])

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稀疏矩阵计算与scipy.sparse模块解析（十）

weixin_69882801的博客

04-12

823

稀疏矩阵是指矩阵中非零元素的数量远小于零元素数量的矩阵，通过只存储非零元素及其位置，可以大幅减少内存占用并提高计算效率。，该模块实现了多种稀疏矩阵存储格式，并提供了丰富的接口用于稀疏矩阵的创建、操作和线性代数计算。本篇文章将系统阐释COO、CSR、CSC等存储格式的优劣对比，解析稀疏矩阵的创建、运算与存储优化策略，演示线性代数运算的稀疏实现方法，帮助读者构建高效的大规模数据计算解决方案。模块实现了多种稀疏矩阵存储格式，每种格式都有其特定的优缺点，适用于不同的应用场景。本节将详细介绍稀疏矩阵的优化策略。

python——稀疏矩阵scipy.sparse

chansf的博客

06-05

1933

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。

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scipy.sparse.vstack() 和 np.sum()

Jennie

02-21

1807

1， scipy.sparse.vstack() 表示按行拼接（行数增加），列数必须相同 2， np.sum(s_multiplyed,axis=0) 每一列中所有行求和，结果行数为1，列数不变 3，例子 stopwords_list = stopwords.words('english')+stopwords.words('portuguese') vectorizer = TfidfVe...

scipy.sparse.hstack vstack

TH_NUM的博客

04-22

9299

首先格式是符合 coo_matrix 才能使用sparse进行拼接。 hstack ：将矩阵按照列进行拼接 from scipy.sparse import coo_matrix, hstack,vstack A = coo_matrix([[1, 2], [3, 4]]) print(A) B = coo_matrix([[5,7], [6,8]]) print(hstack([A,B]...

python中vstack_Python scipy.vstack方法代码示例

bobo的博客

02-03

718

# 需要导入模块: import scipy [as 别名]# 或者: from scipy import vstack [as 别名]def train(self, datadir, pickle_model=""):texts= []labels= []training_data = os.listdir(datadir)rcount= 0texts2= []batchsize= 100000...

python数据挖掘包SciPy Sparse

huiqin08的博客

05-19

3293

博客原文：http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/41762945简介SciPy是为数学,科学和工程服务的开源软件 SciPy是建立在Numpy上的数学算法和便利函数的集合对于那些零元素数目远远多于非零元素数目，并且非零元素的分布没有规律的矩阵称为稀疏矩阵（sparse）,由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元素的

scipy.sparse.hstack 与 np.hstack 区别及使用

weixin_42098295的博客

03-01

1116

适用于密集数组或低维度数组的合并，而专门用于稀疏矩阵的合并。对于大规模且大部分元素为零的数据集，能够有效节省内存并提高计算效率。对于小规模或密集的数据集，是一个简单直接的选择。# 创建稀疏矩阵# 使用scipy.sparse.hstack合并稀疏矩阵# 创建NumPy数组# 使用np.hstack合并数组# 若需要将稀疏矩阵转换为密集格式并与NumPy数组合并scipy.sparse.hstack 与 np.hstack 区别及使用-CJavaPy。

【scipy.sparse矩阵转torch.sparse】稀疏矩阵pytorch的转换

weixin_43916250的博客

12-24

4479

values =X_train.data indices = np.vstack((X_train.row, X_train.col)) i = torch.LongTensor(indices) v = torch.FloatTensor(values) shape = X_train.shape X_train=torch.sparse.FloatTensor(i, v, torch.Size(shape)) 注：转换为scipy.sparse：.tocoo（）即可 ...

出现Traceback (most recent call last): File "D:\chenle\ms\JL3.py", line 3, in <module> import hdbscan File "C:\Users\chenle\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\hdbscan\__init__.py", line 1, in <module> from .hdbscan_ import HDBSCAN, hdbscan File "C:\Users\chenle\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\hdbscan\hdbscan_.py", line 39, in <module> from .branches import BranchDetectionData File "C:\Users\chenle\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\hdbscan\branches.py", line 6, in <module> from scipy.sparse import coo_array ImportError: cannot import name 'coo_array' from 'scipy.sparse' (C:\Users\chenle\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\scipy\sparse\__init__.py) 错误，重新修改

最新发布

10-22

from scipy.sparse import coo_array # 尝试导入新版API except ImportError: # 如果导入失败，尝试使用旧版兼容方案 try: from scipy.sparse import coo_matrix as coo_array print("警告: 使用旧版coo_matrix...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.sparse import csgraph from scipy.spatial.distance import pdist, squareform from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split class GeometricHarmonicRegressor: def __init__(self, n_components=20, k_neighbors=10, alpha=1.0): self.n_components = n_components # 基函数数量 self.k_neighbors = k_neighbors # 邻域图参数 self.alpha = alpha # 岭回归正则化系数 def _construct_laplacian(self, X): """构建流形上的图拉普拉斯矩阵(引用[1]中scipy.spatial的扩展应用)""" dist_matrix = squareform(pdist(X, 'euclidean')) W = np.exp(-dist_matrix**2 / (2 * np.median(dist_matrix)**2)) # 高斯相似度 # 保留k近邻连接(引用[3]中图结构优化的思想) knn_indices = np.argpartition(dist_matrix, self.k_neighbors, axis=1)[:, :self.k_neighbors] mask = np.zeros_like(W) for i in range(W.shape[0])

04-22

例如，使用scipy.sparse.csgraph.laplacian来计算拉普拉斯矩阵，或者手动构建。可能需要先生成示例数据，比如三维流形数据，然后用k近邻构建图结构，接着计算拉普拉斯矩阵，进行特征分解，最后用特征向量做回归。 ...

Scipy_Sparse介绍

qq_25300563的博客

03-24

6314

sparse中的稀疏矩阵类共有以下几种：coo_matrix()、bsr_matrix()、csr_matrix()、lil_matrix()、dia_matrix()、dok_matrix()、spmatrix()这几种其中coo_matrix()是最容易理解的一种形式。

Scipy sparse的CSC矩阵总结

Pilgrim

03-28

9249

Scipy sparse的CSC矩阵总结一、构造 csr的构造还是能一下猜到的，然后csc的还是花了点时间才看懂。此处直接引用一篇比较清楚的博客：许多同学可能在使用Python进行科学计算时用过稀疏矩阵的构造，而python的科学计算包scipy.sparse是很好的一个解决稀疏矩阵构造/计算的包。下面我介绍一下scipy.sparse

SciPy教程 - 稀疏矩阵库scipy.sparse

皮皮blog

12-06

8万+

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/41762945 sparse模块的官方document：http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html 一、sparse matrix稀疏矩阵不同的存储形式在sparse模块中对应如下 bsr_matrix(arg1[, sh

scipy.sparse的一些整理

1步N步的博客

05-15

3万+

scipy.sparse scipy.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，pan...

Python scipy.sparse稀疏矩阵使用感悟

lishu14的博客

12-12

7959

默认使用csr格式的稀疏矩阵 1、如果要统计稀疏矩阵全部元素的和，不要用sum(a)，用np.sum(a)或则a.sum()就好。对于shape=10000*10000的矩阵而言，全部求和采用np.sum比sum高效得多： number = np.sum(sum(xtest_mask),axis=1)[0,0] 2.2秒 number = np.sum(xtest_mask) 0.00...

Numpy中stack()，hstack()，vstack()函数详解