首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何将pandas数据帧中的稀疏矩阵转换为密集矩阵?

在pandas中,可以使用to_dense()方法将稀疏矩阵转换为密集矩阵。稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为0的矩阵,而密集矩阵则是指矩阵中大部分元素都非0的矩阵。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
from scipy.sparse import csr_matrix

# 创建稀疏矩阵
data = [1, 2, 3]
row = [0, 1, 2]
col = [1, 2, 3]
sparse_matrix = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 4))

# 将稀疏矩阵转换为pandas数据帧
df = pd.DataFrame.sparse.from_spmatrix(sparse_matrix)

# 将稀疏矩阵转换为密集矩阵
dense_matrix = df.to_dense()

print(dense_matrix)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   0  1  2  3
0  0  1  0  0
1  0  0  2  0
2  0  0  0  3

在这个示例中,首先使用csr_matrix()函数创建了一个稀疏矩阵。然后使用pd.DataFrame.sparse.from_spmatrix()函数将稀疏矩阵转换为pandas数据帧。最后使用to_dense()方法将数据帧转换为密集矩阵。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据结构】数组和字符串(十):稀疏矩阵链接存储:十字链表矩阵操作(加法、乘法、置)

4.2.1 矩阵数组表示 【数据结构】数组和字符串(一):矩阵数组表示 4.2.2 特殊矩阵压缩存储   矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组。...针对稀疏矩阵,通常采用特定数据结构来进行压缩存储,以减少存储空间占用。   ...【数据结构】数组和字符串(四):特殊矩阵压缩存储:稀疏矩阵——三元组表 4.2.3三元组表置、加法、乘法、操作 【数据结构】数组和字符串(七):特殊矩阵压缩存储:三元组表置、加法、乘法操作...关于循环链表: 【数据结构】线性表(三)循环链表各种操作(创建、插入、查找、删除、修改、遍历打印、释放内存空间) 在稀疏矩阵十字链表,每一行和每一列都有一个表头节点。...十字链表基本操作 【数据结构】数组和字符串(八):稀疏矩阵链接存储:十字链表创建、遍历打印(按行、按列、打印矩阵)、销毁 【数据结构】数组和字符串(九):稀疏矩阵链接存储:十字链表插入、查找、

9410

稀疏矩阵概念介绍

所以科学家们找到一种既能够保存信息,又节省内存方案:我们称之为“稀疏矩阵”。 背景 PandasDataFrame 已经算作机器学习处理数据标配了 ,那么稀疏矩阵真正需求是什么?...有两种常见矩阵类型,密集稀疏。主要区别在于稀疏指标有很多零值。密集指标没有。这是一个具有 4 列和 4 行稀疏矩阵示例。 在上面的矩阵,16 个中有 12 个是零。...这就引出了一个简单问题: 我们可以在常规机器学习任务只存储非零值来压缩矩阵大小吗? 简单答案是:是的,可以! 我们可以轻松地将高维稀疏矩阵换为压缩稀疏矩阵(简称 CSR 矩阵)。...所以可以理解为将这些数据换为稀疏矩阵是值得得,因为能够节省很多得存储。 那么如何判断数据稀疏程度呢?使用NumPy可以计算稀疏度。...在函数内部它 dtype 将被转换为 dtype = np.float32。如果提供了稀疏矩阵,则将其转换为稀疏 csc_matrix。 让我们继续使用数据集进行实验。

1.1K30
  • 稀疏矩阵概念介绍

    所以科学家们找到一种既能够保存信息,又节省内存方案:我们称之为“稀疏矩阵”。 背景 PandasDataFrame 已经算作机器学习处理数据标配了 ,那么稀疏矩阵真正需求是什么?...什么是稀疏矩阵? 有两种常见矩阵类型,密集稀疏。主要区别在于稀疏指标有很多零值。密集指标没有。这是一个具有 4 列和 4 行稀疏矩阵示例。 在上面的矩阵,16 个中有 12 个是零。...这就引出了一个简单问题: 我们可以在常规机器学习任务只存储非零值来压缩矩阵大小吗? 简单答案是:是的,可以! 我们可以轻松地将高维稀疏矩阵换为压缩稀疏矩阵(简称 CSR 矩阵)。...所以可以理解为将这些数据换为稀疏矩阵是值得,因为能够节省很多存储。 那么如何判断数据稀疏程度呢?使用NumPy可以计算稀疏度。...在函数内部它 dtype 将被转换为 dtype = np.float32。如果提供了稀疏矩阵,则将其转换为稀疏 csc_matrix。 让我们继续使用数据集进行实验。

    1.6K20

    在几秒钟内将数千个类似的电子表格文本单元分组

    “组”列 在本教程,将使用美国劳工部工资盗窃调查这个数据集。...稀疏密集矩阵以及如何使计算机崩溃 上述代码结果tfidf_matrix是压缩稀疏行(CSR)矩阵。 出于目的,要知道任何大多数零值矩阵都是稀疏矩阵。这与大多数非零值密集矩阵不同。...但是如果使用由ING Bank数据科学家构建这个模块,可以在构建矩阵时按照相似性阈值进行过滤。该方法比scikit-learn更快,并返回内存密集度较低CSR矩阵供使用。...第三步:构建一个哈希表,将发现转换为电子表格“组”列 现在要构建一个Python字典,其中包含legal_name列每个唯一字符串键。 最快方法是将CSR矩阵换为坐标(COO)矩阵。...COO矩阵稀疏矩阵另一种表示。

    1.8K20

    微软提出模型稀疏化新方法

    目前主流稀疏化技术面临着挺多挑战和困难。比方说,需要额外数据结构,而且在当下硬件条件下,速度有限。...剪枝方法工作原理是将LLM权重矩阵某些元素设置为零,并更新矩阵周围元素以进行补偿。 结果就是,形成了稀疏模式,意味着在神经网络前向传递所需矩阵乘法,可以跳过一些浮点运算。...此外,在下游任务,研究人员还对Phi-2模型进行了实验,结果表明所有模型压缩率最高可达30%,同时还能保持 90%以上密集性能。...首先,研究人员介绍了在RMSNorm连接Transformer网络,是如何实现不变性。然后说明如何将使用 LayerNorm连接训练网络转换为RMSNorm。...为了计算矩阵Qℓ,研究人员使用了PCA。首先从训练集中选择一个校准数据集,通过模型运行该数据集(在将LayerNorm运算转换为RMSNorm 之后),并提取层正交矩阵

    12610

    推导Lasso回归「建议收藏」

    代码展示 一、推导过程 ​ Lasso方法是在普通线性模型增加 L 1 L_1 L1​惩罚项,有助于降低过拟合风险,更容易获得稀疏解,求得 θ \theta θ会有更少非零分量。...pd.read_csv('test_YB_32_28.csv', header = None) #读取训练数据集,数据类型dataframe csv_data = csv_data.values #将数据换为矩阵形式...('target.csv', train_target, delimiter = ',') #对系数矩阵进行处理 train_data = train_data.T #对数据进行置 #print(train_data.shape...pd.read_csv('test_YB_32_28.csv', header = None) #读取训练数据集,数据类型dataframe csv_data = csv_data.values #将数据换为矩阵形式...= ',') #对系数矩阵进行处理 train_data = train_data.T #对数据进行置 #print(train_data.shape) #print(train_target.shape

    69410

    密集单目 SLAM 概率体积融合

    我们方法在映射精度方面实现了高达 90% 改进,同时保留了大部分场景几何。 贡献:我们展示了一种体积融合密集深度图方法,该深度图由密集 SLAM 信息矩阵导出不确定性加权。...我们工作利用 Droid-SLAM [24] 来估计每个关键极其密集(但非常嘈杂)深度图(参见图 1 左侧点云),我们通过根据深度不确定性对深度进行加权,成功地将其融合到体积表示,估计为边际协方差...这在计算上很难做到,因为在Dense SLAM ,每个关键深度数可能与像素总数一样高 (≈ 105)。我们在下面展示了我们如何通过利用信息矩阵稀疏结构来实现这一点。 3....这种结构参数化导致了一种解决密集 BA 问题极其有效方法,可以将其分解为熟悉箭头状块稀疏矩阵,其中相机和深度按顺序排列: 其中 H 是 Hessian 矩阵,C 是块相机矩阵,P 是对应于点对角矩阵...替代方案一直是使用稀疏 BA 进行姿态估计和几何形状第一次猜测,然后是与稀疏 BA 信息矩阵无关致密化步骤 [20]。

    78530

    matlab 稀疏矩阵 乘法,Matlab 矩阵运算

    使用一般方法求逆会因为原始数据微小扰动而产生不可靠计算结果。MATLAB,有一个专门求希尔伯特矩阵函数invhilb(n),其功能是求n阶希尔伯特矩阵矩阵。...(5) 矩阵置 对实数矩阵进行行列互换,对复数矩阵,共轭置,特殊,操作符.’共轭不置(见点运算); (6) 点运算 在MATLAB,有一种特殊运算,因为其运算符是在有关算术运算符前面加点,...3、矩阵置与旋转 (1) 矩阵置运算符是单撇号(’)。 (2) 矩阵旋转 利用函数rot90(A,k)将矩阵A旋转90ºk倍,当k为1时可省略。...二、有限域中矩阵 信道编码矩阵运算一般都是基于有限域,因此需要将普通矩阵换为有限域中矩阵,使其运算在有限域GF(m)。...可以通过命令gf(data,m)将数据限制在有限域中,这样如矩阵求逆、相加、相乘等运算就均是基于有限域GF(m)运算了。 那么如何将有限域元素转换为double型呢?

    2.9K30

    219个opencv常用函数汇总

    :从摄像设备读入数据; 18、cvCreateVideoWriter:创建一个写入设备以便逐将视频流写入视频文件; 19、cvWriteFrame:逐将视频流写入文件; 20、cvReleaseVideoWriter...78、cvSum:对数组所有元素求和; 79、cvSVD:二维矩阵奇异值分解; 80、cvSVBkSb:奇异值回代计算; 81、cvTrace:计算矩阵迹; 82、cvTranspose:矩阵置运算...cvConvertScale一个宏,可以用来重新调整数组内容,并且可以将参数从一种数据类型转换为另一种; 91、cvT:是函数cvTranspose缩写; 92、cvLine:画直线; 93、cvRectangle...; 159、cvCloneImage:将整个IplImage结构复制到新IplImage; 160、cv2DRotationMatrix:仿射映射矩阵计算; 161、cvTransform:稀疏仿射变换...; 162、cvWarpPerspective:密集透视变换(单应性); 163、cvGetPerspectiveTransform:计算透视映射矩阵; 164、cvPerspectiveTransform

    3.4K10

    SparkMLlib数据类型讲解

    SparkMLlib数据类型讲解 Mllib支持单机上存储本地向量和矩阵,也支持由一个或者多个RDD支持分布式矩阵。本地向量和本地矩阵是简单数据模型,用作公共接口。...Mllib支持两种类型本地向量:密集向量(dense)和稀疏向量(sparse)。密集向量只有一个浮点数组组成,而一个稀疏向量必须有索引和一个浮点向量组成。...标签向量用于监督学习。使用double存储一个标签,所以标签数据可以用于回归或者分类。...在实际生产中训练数据稀疏数据很常见。...Mllib支持密集矩阵,其输入值按照列column-major顺序存储在单个double数组稀疏矩阵是其非零值按照column-major顺序以压缩稀疏列(CSC)格式存储。

    1.5K70

    ICLR2024,微软 | 提出LLM剪枝方法-SliceGPT,参数减少25%,保持99%性能!

    其结果是形成了一种稀疏模式,这意味着在神经网络前向传递所需矩阵乘法,可以跳过一些浮点运算。 运算速度相对提升取决于稀疏程度和稀疏模式:结构更合理稀疏模式会带来更多计算增益。...在论文中,作者首先介绍了在 RMSNorm 连接 Transformer 网络如何实现不变性,然后说明如何将使用 LayerNorm 连接训练网络转换为 RMSNorm。...为了计算矩阵 Q_ℓ,作者使用了 PCA。他们从训练集中选择一个校准数据集,在模型运行(在将 LayerNorm 运算转换为 RMSNorm 之后),并提取该层正交矩阵。...对于 OPT,可以发现在除 2.7B 模型之外所有模型,30% 切除比例模型稀疏性都优于 2:4 稀疏性。...基准吞吐量 与传统剪枝方法不同,SliceGPT 在矩阵 X 引入了(结构化)稀疏性:整列 X 被切掉,降低了嵌入维度。

    40610

    【知识】稀疏矩阵是否比密集矩阵更高效?

    转载请注明出处:小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn] 问题提出         有些地方说,稀疏图比密集计算效率更高,真的吗?...稀疏矩阵存储格式(如 COO、CSR 或 CSC)直接影响乘法效率, 一些格式在某些类型运算更高效,因为它们可以更快地访问和处理非零元素。...因此,当使用了稀疏矩阵存储格式时,如果矩阵非常稀疏(即大多数元素为零),那么使用稀疏矩阵进行矩阵乘法通常会更高效,因为可以跳过大量零元素乘法操作。...< density sparse_matrix = sparse_matrix.astype(np.float64) # 将普通稀疏矩阵换为CSR格式 csr_matrix_sparse...当密集度设置为0.01时,CSR计算效率就会更高了。         从这个图可以看到,随着密集增加,CSR效率逐渐变低,但普通完整矩阵形式乘法,其效率并没有发生变化。

    23110

    【知识】稀疏矩阵是否比密集矩阵更高效?

    转载请注明出处:小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn] 问题提出         有些地方说,稀疏图比密集计算效率更高,真的吗?...稀疏矩阵存储格式(如 COO、CSR 或 CSC)直接影响乘法效率, 一些格式在某些类型运算更高效,因为它们可以更快地访问和处理非零元素。...因此,当使用了稀疏矩阵存储格式时,如果矩阵非常稀疏(即大多数元素为零),那么使用稀疏矩阵进行矩阵乘法通常会更高效,因为可以跳过大量零元素乘法操作。...< density sparse_matrix = sparse_matrix.astype(np.float64) # 将普通稀疏矩阵换为CSR格式 csr_matrix_sparse...当密集度设置为0.01时,CSR计算效率就会更高了。         从这个图可以看到,随着密集增加,CSR效率逐渐变低,但普通完整矩阵形式乘法,其效率并没有发生变化。

    23310

    大模型也能切片,微软SliceGPT让LLAMA-2计算效率大增

    其结果是形成了一种稀疏模式,这意味着在神经网络前向传递所需矩阵乘法,可以跳过一些浮点运算。 运算速度相对提升取决于稀疏程度和稀疏模式:结构更合理稀疏模式会带来更多计算增益。...在论文中,作者首先介绍了在 RMSNorm 连接 Transformer 网络如何实现不变性,然后说明如何将使用 LayerNorm 连接训练网络转换为 RMSNorm。...为了计算矩阵 Q_ℓ,作者使用了 PCA。他们从训练集中选择一个校准数据集,在模型运行(在将 LayerNorm 运算转换为 RMSNorm 之后),并提取该层正交矩阵。...对于 OPT,可以发现在除 2.7B 模型之外所有模型,30% 切除比例模型稀疏性都优于 2:4 稀疏性。...基准吞吐量 和传统剪枝方法不同,SliceGPT 在矩阵 X 引入了(结构化)稀疏性:整列 X 被切掉,降低了嵌入维度。

    47810

    SurroundOcc:用于自动驾驶多摄像头3D占用网格预测

    然后采用Poisson重建来填充空洞,并将网格转化为体素,以获得密集占用标签。在nuScenes和SemanticKITTI数据集上大量实验证明了我们方法优越性。...为了将多片段合并,通过已知校准矩阵和自我姿态将它们坐标转换为世界坐标系。最后,根据当前物体位置和自我姿态,通过合并静态场景和物体 3D 点云获得当前 3D 点云。...通过这种方法可以增加点云密度,并填补点云中空隙。 使用 NN 算法进行语义标注 利用 NN 算法将语义标签分配给每个体素,以便将密集点云转换为密集体素。...不同占用标签比较,与单LiDAR点和从多点转换而来稀疏占用相比,稠密体素能够提供更真实占用网格标签。 实验 如表1所示,该方法实现了最先进性能,还在图6和图7展示了一些定性结果。...我们分别拼接动态物体和静态场景LiDAR点,并利用Poisson重建来填充空洞,在nuScenes和SemanticKITTI数据集上比较展示了我们方法卓越性能。

    75320

    这个推荐模型怎么这么复杂,效果却还不错?

    炼丹笔记·必读论文 作者:炼丹小生 推荐系统最重要就是解决高维稀疏user-item矩阵推荐问题,基于百万用户感兴趣item给一个用户推荐他最感兴趣item是相当有挑战事.这篇论文<GLocal-K...首先,我们使用局部核化权重矩阵预训练一个自动编码器,它使用2d RBF核将数据从一个空间转换为特征空间。...finite support kernel让密集连接更加密集,让稀疏连接更加稀疏.这篇论文关注就是矩阵补全,推断出矩阵R(m * n)所有的打分,一共有n个user和m个item. i = {1,...为了强调密集稀疏连接,论文重新参数化权重矩阵,在AE中使用径向基函数(RBF)核,这是已知kernel trick....W'两个矩阵Hadamard-product乘法得到.距离在每个向量之间 和 决定神经网络神经元连接,随着训练向量变化,稀疏度也是动态变化

    40920
    领券