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如何使用python处理稀疏矩阵

你会看到为什么这样的矩阵包含多个零，这意味着它们将是稀疏的。稀疏矩阵带来的一个问题是，它们可能会占用很大的内存。...稀疏矩阵不必以标准矩阵形式表示。...有很多方法可以缓解这种标准形式给我们的计算系统带来的压力，而且恰恰是这种情况使得流行的Python机器学习主力Scikit-learn中的某些算法接受了这些稀疏表示中的一些作为输入。...如果我们决定逐行进行，那么刚刚创建了一个压缩的稀疏行矩阵。如果按列，则现在有一个压缩的稀疏列矩阵。方便地，Scipy对两者都支持。让我们看一下如何创建这些矩阵。...压缩稀疏列矩阵又如何呢？

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Python稀疏矩阵及参数保存代码实现

稀疏矩阵的建立：coo_matrix() from scipy.sparse import coo_matrix # 建立稀疏矩阵 data = [1,2,3,4] row = [3,6,8,2] col...= [0,7,4,9] c = coo_matrix((data,(row,col)),shape=(10,10)) #构建10*10的稀疏矩阵，其中不为0的值和位置在第一个参数 print(c) ?...稀疏矩阵转化为密集矩阵：todense() d = c.todense() print(d) ? 3....将一个0值很多的矩阵转化为稀疏矩阵 e = coo_matrix(d) #将一个0值很多的矩阵转为稀疏矩阵 print(e) 4. save：类似于matlab中的.mat格式，python也可以保存参数数据...print(aa) # save np.save('test_save_1.npy', aa) #保存一个数组 np.savez('test_save_2', aa=aa, d=d) #保存多个数组，其中稀疏矩阵可以直接保存

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推荐系统为什么使用稀疏矩阵？如何使用python的SciPy包处理稀疏矩阵

这意味着当我们在一个矩阵中表示用户(行)和行为(列)时，结果是一个由许多零值组成的极其稀疏的矩阵。 ? 在真实的场景中，我们如何最好地表示这样一个稀疏的用户-项目交互矩阵?...SciPy的稀疏模块介绍在Python中，稀疏数据结构在scipy中得到了有效的实现。稀疏模块，其中大部分是基于Numpy数组。...压缩稀疏行(CSR) 尽管在SciPy中有很多类型的稀疏矩阵，比如键的字典(DOK)和列表的列表(LIL)，但我只讨论压缩稀疏行(CSR)，因为它是最常用和最广为人知的格式。...向csr_matrix写入将是低效的，并且应该考虑其他类型的稀疏矩阵，比如在操作稀疏结构方面更有效的List of lists。...9, 5], [0, 0, 0]], dtype=int64) 推荐使用这种方法最后推荐两篇文章，有兴趣的可以深入阅读 Sparse data structures in Python

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稀疏数组

稀疏数组先看一个实际的需求五子棋程序中，有存盘退出和续上盘的功能。 ? 分析问题: 因为该二维数组的很多值是默认值0, 因此记录了很多没有意义的数据.->稀疏数组。...1.1 稀疏数组介绍当一个数组中大部分元素为０，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。...将i存到稀疏数组[0][0]的位置将j存到稀疏数组[0][1]的位置将count存到稀疏数组[0][2]的位置将各个有效值的行列存到稀疏数组下一行，例如[1][0]=行，[1][1]=列，[1][...1.2 转换思路二维数组转稀疏数组的思路：遍历原始的二维数组，得到有效数据的个数sum 根据sum就可以创建稀疏数组sparseArr int[sum+1][3] 将二维数组的有效数据数据存入到稀疏数组...稀疏数组转原始的二维数组的思路： 1.先读取稀疏数组的第一行，根据第一行的数据，创建原始的二维数组，比如上面的chessArr2 =int[5][6] 2.在读取稀疏数组后几行的数据，并赋给原始的二维数组即可

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稀疏数组

稀疏数组当一个数组大部分为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组稀疏数组的处理办法是： 1.记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值 2.把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组...（稀疏数组）中，从而缩小程序的规模如下例：将一个二维数组转换为稀疏数组稀疏数组第一行保存的值是二维数组有多少行和列，有多少个不同的值。...13个有意义的值，那么原来的二维数组还是 7*6=42,而转换后稀疏数组则是 14*3=42,如果原来的二维数组有14、15、16、...个等有意义的值，那么稀疏数组的大小将会超过原先二维数组的大小，这里就得不偿失了...这里就得到两个结论：二维数组的有效值越少，转换为对应的稀疏数组就越高效稀疏数组适用于空数据较多的情况下在使用稀疏数组之前一定要具体问题具体分析，不能一股脑的用！...代码实现还是以一个五子棋盘为例为了对棋盘进行压缩，我们将原来的二维数组的方式转换为稀疏数组的方式稀疏数组第一行存储的是原来二维数组的行和列以及有效的数据第二行后存储的是每一个数据的位置和具体值

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python的高级数组之稀疏矩阵

稀疏矩阵的定义：具有少量非零项的矩阵（在矩阵中，若数值0的元素数目远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，）则称该矩阵为稀疏矩阵；相反，为稠密矩阵。...稀疏矩阵的两个动机：稀疏矩阵通常具有很大的维度，有时甚大到整个矩阵（零元素）与可用内存不想适应；另一个动机是避免零矩阵元素的运算具有更好的性能。...CSR、CSC是用于矩阵-矩阵和矩阵-向量运算的有效格式，LIL格式用于生成和更改稀疏矩阵。Python不能自动创建稀疏矩阵，所以要用scipy中特殊的命令来得到稀疏矩阵。...0,1,1,2,0,2,3,1,3) #列索引 Indptr=(0,2,4,7,9) #行偏移（表示某一行的第一个元素在数值里面的起始偏移位置，在行偏移的最后补上矩阵总的元素个数）在Python...稀疏矩阵方法将稀疏矩阵类型转换为另一种类型和数据或数组的方法： AS.toarray #转换稀疏矩阵类型为数组 AS.tocsr AS.tocsc AS.tolil #通过issparse、isspmatrix_lil

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稀疏数组

当一个数组中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。...稀疏数组的处理方法是： 1）记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值 2）把具体不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模。 ?...二维数组转稀疏数组 public class SpareseArray { public static void main(String[] args) { /**...d\t",data); } System.out.println(); } /** * 将二维数组转稀疏数组...创建稀疏数组，行数=sum+1 ，多出来的1行是对稀疏数组中总行数、总列数以及非0个总个数的 sparseArr[0][0] = chessArr1.length; sparseArr

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稀疏数组

，2020.2 IDEA 激活码一、稀疏数组的定义 ---- 稀疏（sparsearray）数组：可以看做是普通数组的压缩，但是这里说的普通数组是值无效数据量远大于有效数据量的数组。...当遇到此种情况时，可以使用稀疏数组。 ? 当一个数组中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。...二、应用实例 ---- 我们将下图所示的棋盘使用稀疏数组进行存盘退出操作： ?...【1】将上面类似的二位数组棋盘保存到稀疏数组中，并存放至外部备份文件 sparsearray.text 中：稀疏数组可以简单的看作为是压缩，在开发中也会使用到。...【3】将稀疏数组文件中的内容恢复至传统的二维数组棋盘； /** * 将稀疏数组文件中的内容恢复至传统的二维数组棋盘 */ public class SparseArrayClass { public

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稀疏矩阵

在矩阵中，如果数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布无规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵（sparse matrix）；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。...当一个矩阵中含有大量的0值时，可以将矩阵以稀疏矩阵的方式存储以解决资源。在R中，可以用Matrix这个包, 它可以将矩阵转化为稀疏矩阵。...#转化成稀疏矩阵，可以看到0变成了点 library(Matrix) sparseM= Matrix(M) class(sparseM) sparseM ?

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稀疏数组

稀疏数组一、介绍稀疏数组可以看作是普通数组的压缩，当一个数组中大部分元素为0或同一个值时，可用稀疏数组来保存该数组。...由此可以发现，当一个数组上出现大量无用的数组时，我们可以使用一些方法将其压缩成稀疏数组进行存储，等到使用的时候再进行解压还原。...，里面的有效值个数有三个，那么转为稀疏数组后，将会变成一个4*3的稀疏数组。...，如下图所示由此可以分析出来，将二维数组转换成为稀疏数组只需要这么几步就可以成功。...遍历原数组，得到原数组中有效值的个数num 创建一个稀疏数组，大小为(num+1)*3 稀疏数组的第0行存放，原数组的行个数，列个数，以及有效值的个数将有效值的行、列、值转换写入稀疏数组中

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02 稀疏数组

2.问题分析上面棋盘可用二维数组进行记录，但是二维数组的很多值是默认值0，因此记录了很多没有意义的数据->稀疏数组 3.基本介绍当一个数组中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组...稀疏数组的处理方法是：记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值。把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩程序的规模。...4.应用实例（1）使用稀疏数组，来保留类似前面的二维数组（棋盘、地图等）（2）把稀疏数组存盘，并且可以重新恢复原来的二维数组 public class MySparseArray {...} } Console.WriteLine(sum); Console.WriteLine("3.创建稀疏数组...[i,j]; } } } Console.WriteLine("4.输出得到的稀疏数组

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数组 – 稀疏数组

文章目录一，稀疏数组 1.定义 2.存储 3.存储方式 1.普通存储 2.链式存储 a.普通链式存储 b.行式链式存储 c.十字链式存储 4.代码实现 3.将稀疏数组存到此磁盘中 4.从磁盘中读取稀疏数组...5.完整代码一，稀疏数组 1.定义稀疏数组可以看做是普通数组的压缩，但是这里说的普通数组是值无效数据量远大于有效数据量的数组形如： 0 0 0 0 0 0 0 0 0...* - 由于稀疏矩阵中存在大量的“空”值，占据了大量的存储空间，而真正有用的数据却少之又少， * - 且在计算时浪费资源，所以要进行压缩存储以节省存储空间和计算方便。...我们可以使用java的IO流将稀疏数组存放到磁盘中，原数组和稀疏数组比较，肯定是稀疏数组体积更小，占用空间更小 /** * 将稀疏数组存入磁盘（文件） * */ public...在这里有个缺陷就是我不能动态的知道稀疏数组一共有几行，所以我选择传参的方式，这样其实是不太友好的 /** * 读文件获取稀疏数组(获取指定行数的稀疏数组)【不足】 * @return

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稀疏数组详解

稀疏数组基本介绍当一个数组中大部分元素为0，或者同一个值的数组时，可以使用系数数组来保存该数组。稀疏数组的处理方法是：记录数组一共有几行几列，有多少个不同改的值。...把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模稀疏数组转换二维数组转稀疏数组的思路：遍历原始的二维数组，得到有效数据的个数sum 根据sum就可以创建系数数组sparseArr...intsum+1 将二维数组的有效数据存入到稀疏数组稀疏数组转原始的二维数组的思路先读取稀疏数组的第一行，根据第一行的数据，创建原始的二维数组。...、在读取稀疏数组后几行的数据，并赋给原始的二维数组即可。...代码示例 /** *当前类用于将普通的二维数组转换为稀疏数组进行存储 */ public class SparseArray { public static void main(String

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稀疏矩阵存储格式

简介稀疏矩阵是指矩阵中大多数元素为 0 的矩阵。多数情况下，实际问题中的大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵，而且很多稀疏矩阵的稀疏度在 90% 甚至 99% 以上。 2....存储格式相较于一般的矩阵存储格式，即保存矩阵所有元素，稀疏矩阵由于其高度的稀疏性，因此需要更高效的存储格式。...对比 3.1 优缺点概述存储格式优点缺点 COO 灵活、简单压缩、稀疏矩阵矢量乘积效率低 CSR 灵活、简单稀疏矩阵矢量乘积效率低 ELL 稀疏矩阵矢量乘积效率高压缩效率不稳定 DIA 稀疏矩阵矢量乘积效率高...压缩效率不稳定 COO 格式常用于从文件中进行稀疏矩阵的读写，而 CSR 格式常用于读入数据后进行稀疏矩阵的计算。...3.2 存储效率 CSR 格式在存储稀疏矩阵时非零元素平均使用的字节数最为稳定；DIA 格式存储稀疏矩阵时非零元素平均使用的字节数与矩阵类型关联较大，该格式更适合 Structured Mesh 结构的稀疏矩阵

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Python稀疏矩阵运算库scipy.sparse用法精要

1、稀疏矩阵的常见存储形式 bsr_matrix(arg1[, shape, dtype, copy, blocksize]) Block Sparse Row matrix coo_matrix(arg1...matrix of type '' with 3 stored elements in LInked List format> 3、sparse模块中用于创建稀疏矩阵的函数

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稀疏矩阵的存储

【问题描述】稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。利用“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。实现一个能进行稀疏矩阵基本运算的运算器。...【基本要求】以三元组顺序表表示稀疏矩阵，实现两个矩阵相加、相减的运算。稀疏矩阵的输入形式采用三元组表示，而运算结果的矩阵则以通常的阵列形式列出。 ?...稀疏矩阵加减法例子【Talk is cheap, show you the code】 #include // By Titan 2020-03-30 using namespace

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稀疏矩阵转置

在此只讨论稀疏矩阵的转置问题；可能看到矩阵就会想到二维数组，比如这样一个矩阵： ?...int value; //元素值 }; 这样存储一个元素就会用到三个存储单元，七个就是二十一个存储单元，可能与二十五个没多大差别，但是如果矩阵的行列是一个很大的值，而且又是稀疏矩阵...这种存储结构只限于稀疏矩阵。解决了存储结构，就开始矩阵的转置吧！！！...juzhen a[MAX_TERM]; //存放矩阵中元素数值不为零的元素 int chushi(struct juzhen a[MAX_TERM]) //初始化稀疏矩阵.../矩阵中的元素个数 return count_a; } void showjuzhen(struct juzhen a[MAX_TERM],int count_a) //显示稀疏矩阵

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稀疏编码 Sparse Coding

每个神经元对这些刺激的表达则采用了稀疏编码原则，将图像在边缘、线段、条纹等方面以稀疏编码的形式进行描述。...因而，稀疏编码的工作即找出类似边缘、线段、条纹等的这样一组基底，其思想和小波变换的基函数具有一定的相似性。...基于此，1988年，Michison明确提出了神经稀疏编码的概念，然后由牛津大学的E. T....稀疏编码具有如下几个优点：编码方案存储能力大具有联想记忆能力计算简便使自然信号的结构更加清晰编码方案符合生物进化普遍的能量最小经济策略，又满足电生理实验结论应用：稀疏编码将神经生理学方面对于视觉系统的研究成果...稀疏编码在盲源信号分离、语音信号处理、自然图像特征提取、图像去噪、模式识别等方面已经取得了许多研究成果。

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稀疏数组和队列

# 稀疏数组和队列稀疏 sparsearray 数组先看一个实际的需求稀疏数组基本介绍应用案例代码实现课后作业队列队列的一个使用场景队列介绍数组模拟队列思路代码演示数组模拟环形队列...->稀疏数组。 # 稀疏数组基本介绍当一个数组中大部分元素为0，或者为同一个值的数组时，可以使用稀疏数组来保存该数组。...稀疏数组的处理方法是: 记录数组一共有几行几列，有多少个不同的值把具有不同值的元素的行列及值记录在一个小规模的数组中，从而缩小程序的规模稀疏数组举例说明 # 应用案例使用稀疏数组，来保留类似前面的二维数组...，比如map.data.txt 恢复原来的数组时，读取map.data进行恢复说下我的思路：使用输出流把稀疏数组写入到磁盘（我是使用把稀疏数组元素遍历的方式把元素一个一个写入到文件，并在每个元素后面拼接...，从第二行开始分别是元素的行，列，值，这样就可以初始化稀疏数组 ...

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稀疏Softmax（Sparse Softmax）

本文源自于SPACES：“抽取-生成”式长文本摘要（法研杯总结），原文其实是对一个比赛的总结，里面提到了很多Trick，其中有一个叫做稀疏Softmax（Sparse Softmax）的东西吸引了我的注意...里边作者提出了将Softmax稀疏化的做法来增强其解释性乃至提升效果不够稀疏的Softmax 前面提到Sparse Softmax本质上是将Softmax的结果稀疏化，那么为什么稀疏化之后会有效呢？...我们认稀疏化可以避免Softmax过度学习的问题。...，对于分类问题来说这是一个没有必要的过大的间隔，因为我们只希望目标类的logit比所有非目标类都要大一点就行，但是并不一定需要大\log (n-1)那么多，因此常规的交叉熵容易过度学习从而导致过拟合稀疏的...Sparsemax 前面说了这么多关于Softmax的内容，那么Sparse Softmax或者说Sparsemax是如何做到稀疏化分布的呢？

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