scipy中的coo_matrix函数
1分钟搞懂简版,首先直接看例子:
>>> # Constructing a matrix using ijv format
>>> row = np.array([0, 3, 1, 0])
>>> col = np.array([0, 3, 1, 2])
>>> data = np.array([4, 5, 7, 9])
>>> coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)).toarray()
array([[4, 0, 9, 0],
[0, 7, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 5]])
经常的用法大概是这样的:coo_matrix((data, (i, j)), [shape=(M, N)])
- 这里有三个参数:
data[:] 就是原始矩阵中的数据,例如上面的4,5,7,9;
i[:] 就是行的指示符号;例如上面row的第0个元素是0,就代表data中第一个数据在第0行;
j[:] 就是列的指示符号;例如上面col的第0个元素是0,就代表data中第一个数据在第0列;
综合上面三点,对data中第一个数据4来说,就是原始矩阵中有4这个元素,它在第0行,第0列,即A[i[k], j[k]] = data[k]。以此类推,data中第2个数据5,在第3行,第3列。
最后,有个shape参数是告诉coo_matrix原始矩阵的形状,除了上述描述的有数据的行列,其他地方都按照shape的形式补0。
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