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 matrix). 不同类型的矩阵有不同的压缩方式,比如对角矩阵只存储对角元素即可.要想充分压缩,就要找到数据的特点. 压缩算法也有很多种,如:音频压缩算法.视频压缩算法.通用压缩算法.不同压缩算法有不同的使用领域,一般专用领域的压缩算法效率高于通用压缩算法.因为专用领域压缩算法抓住了数据的特点. 本文主要介绍scipy提供的八种稀疏矩阵存储格式. 坐标存储 Coordinate Format (COO

scipy 里面的sparse函数进行的矩阵存储 可以节省内存 主要是scipy包里面的 sparse 这里目前只用到两个 稀疏矩阵的读取 sparse.load() 转稀疏矩阵为普通矩阵 sparse.to_dense() 处理成为普通矩阵之后可以调用pd.DataFrame()转化为数据框之后的操作就比较好进行了.可以基于pandas和numpy包进行了 处理成为稀疏矩阵之后可以参考官方文档 参考笔记 学完补充,去写个demo

Scipy简介 文件输入和输出scipyio 线性代数操作scipylinalg 快速傅里叶变换scipyfftpack 优化器scipyoptimize 统计工具scipystats Scipy简介 Scipy是一个高级的科学计算库,它和Numpy联系很密切,Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算,所以可以说是基于Numpy之上了.Scipy有很多子模块可以应对不同的应用,例如插值运算,优化算法.图像处理.数学统计等. 以下列出Scipy的子模块: 模块名 功能 scipy.clu

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目可联系 QQ:231469242 http://www.kancloud.cn/wizardforcel/scipy-lecture-n

对于一个矩阵而言,若数值为零的元素远远多于非零元素的个数,且非零元素分布没有规律时,这样的矩阵被称作稀疏矩阵:与之相反,若非零元素数目占据绝大多数时,这样的矩阵被称作稠密矩阵. 稀疏矩阵在工程应用中经常被使用,尤其是在通信编码和机器学习中.若编码矩阵或特征表达矩阵是稀疏矩阵时,其计算速度会大大提升.对于机器学习而言,稀疏矩阵应用非常广,比如在数据特征表示.自然语言处理等领域.用稀疏表示和工作在计算上代价很高,需要专门处理稀疏矩阵的表示和操作等,但是这些操作可以大幅提升性能. Python中的稀疏

Scipy是一个用于数学.科学.工程领域的常用软件包,可以处理插值.积分.优化.图像处理.常微分方程数值解的求解.信号处理等问题.它用于有效计算Numpy矩阵,使Numpy和Scipy协同工作,高效解决问题. Scipy是由针对特定任务的子模块组成: 模块名 应用领域 scipy.cluster 向量计算/Kmeans scipy.constants 物理和数学常量 scipy.fftpack 傅立叶变换 scipy.integrate 积分程序 scipy.interpolate 插值 sci

章节 SciPy 介绍 SciPy 安装 SciPy 基础功能 SciPy 特殊函数 SciPy k均值聚类 SciPy 常量 SciPy fftpack(傅里叶变换) SciPy 积分 SciPy 插值 SciPy 输入输出 SciPy 线性代数 SciPy 图像处理 SciPy 优化 SciPy 信号处理 SciPy 统计 SciPy,发音为Sigh Pi,是一个python开源库,在BSD授权下发布,主要用于数学.科学和工程计算. SciPy库依赖于NumPy,NumPy提供了方便和快速的

cuGraph-GPU图形分析 所述RAPIDS cuGraph库是GPU的集合加速图形算法,在GPU DataFrames中发现过程数据.cuGraph的愿景是使图分析无处不在,以至于用户只是根据分析而不是技术或框架来思考.为了实现这一构想,cuGraph操作时,在Python的层,在GPU上DataFrames,从而允许无缝传递ETL任务之间的数据的cuDF和机器学习任务cuML.熟悉Python的数据科学家将迅速了解cuGraph如何与cuDF的类似Pandas的API集成.同样,熟悉Ne

from scipy.sparse import csr_matrix import numpy as np indptr = np.array([0, 2, 3, 6]) indices = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2]) data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) #表示要构建稀疏矩阵的数据 #按照行来压缩, #方法:第i行(本例中i=0,1,2), #非零数据列的索引为indices[indptr[i]:indptr[i+1]] #非零

print(train_set.tdm) print(type(train_set.tdm)) 输出得到: (0, 3200) 0.264940780338 (0, 1682) 0.356545827856 (0, 3875) 0.404535449364 (0, 2638) 0.375094236628 (0, 2643) 0.420086333071 (0, 558) 0.332314202381 (0, 2383) 0.215711023304 (0, 3233) 0.3048846436

1.生成随机稀疏矩阵: scipy中生成随机稀疏矩阵的函数如下: scipy.sparse.rand(m,n,density,format,dtype,random_state) 1 参数介绍: 参数 含义 m,n 整型:表示矩阵的行和列 density 实数类型:表示矩阵的稀疏度 format str类型:表示矩阵的类型:如format=‘coo’ dtype dtype;表示返回矩阵值的类型 ranom_state {numpy.random.RandomState,int};可选的随机种子

一.sparse模块: python中scipy模块中,有一个模块叫sparse模块,就是专门为了解决稀疏矩阵而生.本文的大部分内容,其实就是基于sparse模块而来的 导入模块:from scipy import sparse 二.七种矩阵类型 coo_matrix dok_matrix lil_matrix dia_matrix csr_matrix csc_matrix bsr_matrix 三.coo_matrix coo_matrix是最简单的存储方式.采用三个数组row.col和da

from 博客园(华夏35度)http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang 作者:Orisun 本文主要围绕scipy中的稀疏矩阵展开,也会介绍几种scipy之外的稀疏矩阵的存储方式. dok_matrix 继承自dict,key是(row,col)构成的二元组,value是非0元素. 优点: 非常高效地添加.删除.查找元素 转换成coo_matrix很快 缺点: 继承了dict的缺点,即内存开销大 不能有重复的(row,col) 适用场景: 加载数据文件时使用dok

特定函数 例贝塞尔函数: 积分 quad,dblquad,tplquad对应单重积分,双重积分,三重积分 from scipy.integrate import quad,dblquad,tplquad 需要传递参数使用args 对于简单函数可知直接使用匿名函数 -Inf和Inf可以表示数值极限 高阶微分的用法相似 常微分方程: scipy提供了两种方式解常微分方程,基于odeint的API和基于ode类面向对象的API from scipy.integrate import odeint,od

本文以csr_matrix为例来说明sparse矩阵的使用方法,其他类型的sparse矩阵可以参考https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html csr_matrix是Compressed Sparse Row matrix的缩写组合,下面介绍其两种初始化方法 csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)]) where data, row_ind and col_ind s

稀疏矩阵的乘法在做基于n-gram的分类的时候还是相当有用的,但是由于网上资料太少,所以折腾了几天才算折腾出来. 首先scipy包里常见的稀疏矩阵有三种形式, coo_matrix, csr_matrix, csc_matrix. coo_matrix: A sparse matrix in COOrdinate format. csc_matrix: Compressed Sparse Column matrix csr_matrix: Compressed Sparse Row matrix

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.非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度. 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. 稀疏矩阵的格式 存储矩阵的一般方法是采用二维数组,其优点是可以随机地访问每一个元素,因而能够容易实现矩阵的各种运算.对于稀疏矩阵,采用二维数

Scipy 在numpy基础上增加了众多的数学.科学及工程常用的库函数: 线性代数.常微分方程求解.信号处理.图像处理.稀疏矩阵等: Matplotlib 用于创建出版质量图表的绘图工具库: 目的是为python构建一个Matlab式的绘图接口: import matplotlib.pyplot as plt,pyplot模块包含了常用的matplotlib API函数: figure, Matplotlib的图像均位于figure对象中: subplot,figure.add_subplot(

                                      稀疏矩阵相乘-Python版 Given two sparse matrices A and B, return the result of AB. You may assume that A's column number is equal to B's row number. Example: A = [ [ 1, 0, 0], [-1, 0, 3] ] B = [ [ 7, 0, 0 ], [ 0, 0, 0 ],

import numpy as np import scipy.sparse as sp m = sp.lil_matrix((7329,7329)) np.save(path,m) #用numpy的load方法存储矩阵,path为存储的路径 mat = np.load(path)[()] #读取存储的矩阵,注意[()]这个符号可以抽取对象 mat = mat.toarray() #将稀疏矩阵转为稠密矩阵