按行分割稀疏矩阵

是指将稀疏矩阵按行进行拆分，得到多个子矩阵。

稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为0的矩阵。由于稀疏矩阵中非零元素的数量相对较少，因此在处理大规模稀疏矩阵时，为了提高计算效率和减少存储空间的占用，常常需要对稀疏矩阵进行分割和存储优化。

按行分割稀疏矩阵可以将大规模稀疏矩阵分解成多个较小的子矩阵，每个子矩阵只包含原始矩阵中的部分行，从而减少计算和存储的负担。

应用场景：

大规模稀疏矩阵的分布式计算：在云计算环境中，按行分割稀疏矩阵可以将计算任务分配到多个计算节点进行并行计算，加快计算速度。
矩阵存储和检索优化：按行分割稀疏矩阵可以根据实际需求，将矩阵的不同行存储在不同的数据结构或存储介质中，以提高存储和检索效率。

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有两种常见的矩阵类型，密集和稀疏。主要区别在于稀疏指标有很多零值。密集的指标没有。这是一个具有 4 列和 4 行的稀疏矩阵的示例。在上面的矩阵中，16 个中有 12 个是零。...这就引出了一个简单的问题：我们可以在常规的机器学习任务中只存储非零值来压缩矩阵的大小吗？简单的答案是：是的，可以！我们可以轻松地将高维稀疏矩阵转换为压缩稀疏行矩阵（简称 CSR 矩阵）。...第四个值3：表示第4行起始，因为第3行没有非0值，所以非0值的总数还是3 第五个值4：没有第5行，所以可以认为这个值是整个矩阵中所有非0值的总数绘制样本数据同样我们也可以对稀疏的矩阵进行可视化 import...我们为什么要关心稀疏矩阵？好吧，使用稀疏矩阵有很多很好的理由。他们主要是，与基本方法相比，可节省大量内存。与传统方法相比，它通常会减少模型训练时间。...如果提供了稀疏矩阵，则将其转换为稀疏的 csc_matrix。让我们继续使用数据集进行实验。

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