调用 scipy sparse矩阵元素

Python scipy.sparse矩阵使用方法

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

Scipy.sparse矩阵的存储，读取和转化为稠密矩阵

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

图片存进Mat类中，然后调用图像矩阵元素

Mat img = imread();//灰度图 imwrite("origin.png",img); if(img.empty()) { cout << "图像加载失败!" << endl; //system("pause"); return -; }; std::cout<<(,)<< std::endl; 其中, (float)img.at<char>(m,n) 即为调用到的

scipy.sparse的一些整理

一.scipy.sparse中七种稀疏矩阵类型 1.bsr_matrix:分块压缩稀疏行格式介绍 BSR矩阵中的inptr列表的第i个元素与i+1个元素是储存第i行的数据的列索引以及数据的区间索引,即indices[indptr[i]:indptr[i+1]]为第i行元素的列索引,data[indptr[i]: indptr[i+1]]为第i行元素的data. 在下面的例子中,对于第0行,indptr[0]:indptr[1] -> 0:2,因此第0行的列为indice[0:2]=[0,2],

python稀疏矩阵得到每列最大k项的值，对list内为类对象的排序(scipy.sparse.csr.csr_matrix)

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

Python SciPy Sparse模块学习笔记

1. sparse模块的官方document地址:http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html 2. sparse matrix的存储形式有很多种,见此帖子http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8580952 不同的存储形式在sparse模块中对应如下: bsr_matrix(arg1[, shape, dtype, copy, blocksize]) Block Spar

YTU 2418: C语言习题矩阵元素变换

2418: C语言习题矩阵元素变换时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB 提交: 293 解决: 155 题目描述将一个n×n(2<n<10,n为奇数)的矩阵中最大的元素放在中心,4个角分别放4个最小的元素(按从左到右.从上到下顺序依次从小到大存放),写一函数实现.用main函数调用. 输入输入n和矩阵中的每个元素输出变换后的矩阵样例输入 5 25 13 9 5 1 16 17 18 19 6 15 24 4 20 7 14 23 22 21 8 2 12 11

IT公司100题-35- 求一个矩阵中最大的二维矩阵(元素和最大)

问题描述: 求一个矩阵中最大的二维矩阵(元素和最大).如: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 中最大的是: 4 5 9 10 分析: 2*2子数组的最大和.遍历求和,时间复杂度为O(mn). 代码实现: // 35.cc #include <iostream> #include <climits> using namespace std; ], int m, int n) { int max_sum = INT_MIN; int sum; ; i

scipy.sparse 稀疏矩阵

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

Python 高维数组“稀疏矩阵”scipy sparse学习笔记

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

C语言 · Interval · 求矩阵元素和

问题描述这里写问题描述. 输入格式测试数据的输入一定会满足的格式. 例:输入的第一行包含两个整数n, m,分别表示矩阵的行数和列数.接下来n行,每行m个正整数,表示输入的矩阵. 输出格式要求用户的输出满足的格式. 例:输出1行,包含一个整数,表示矩阵中所有元素的和. 样例输入一个满足题目要求的输入范例.例:2 21 23 4 样例输出与上面的样例输入对应的输出.例:10 数据规模和约定输入数据中每一个数的范围. 例:0<n,m<100, 0<=矩阵中的每个数<=1000

OpenCV快速遍历矩阵元素方法

OpenCV中Mat矩阵data数据的存储方式和二维数组不一致,二维数组按照行优先的顺序依次存储,而Mat中还有一个标示行步进的变量Step.使用Mat.ptr<DataTyte>(row) 行指针的方式定位到每一行,可快速遍历矩阵.例程如下: std::cout << "The inverse matrix of K is:" << std::endl; ;i<;i++) { float* data = mInvK.ptr<float&

JQuery调用iframe父页面元素与方法

JQuery操作iframe父页面与子页面的元素与方法下面简单使用Jquery来操作iframe的一些记录,这个使用纯JS也可以实现. 第一.在iframe中查找父页面元素的方法: $('#id', window.parent.document) 第二.在父页面中获取iframe中的元素方法: $(this).contents().find("#suggestBox") 第三.在iframe中调用父页面中定义的方法和变量: parent.method parent.value 第四.

Matlab - 矩阵元素引用

>> A = [ ; ; ] A = 1. 选择第m行n列的元素 >> A(,) ans = 2. 选择第i列所有元素 >> A(:,) ans = 3. 选择第j行所有元素 >> A(,:) ans = 4. 选择从第i列到第j列的所有元素 >> A(:,:) ans = >> A(:,:) ans = 5. 删除矩阵里面的行 >> A(,:)=[] A = 6. 复制矩阵里面的行创建新矩阵 >> E = A

使用iframe父页面调用子页面和子页面调用父页面的元素与方法

在实际的项目开发中,iframe框架经常使用,主要用于引入其他的页面.下面主要介绍一下使用iframe引入其他页面后,父页面如何调用子页面的方法和元素以及子页面如何调用父页面的方法和元素. 1.父页面获取子页面的元素 //jquery方式 $("#iframeId").contents().find("#child1"); //js方式 window.frames["iframName"].document.getElementById(&quo

unity3d的矩阵元素存储方式

想知道u3d矩阵各个元素的存储方式,所以测试了一下 Matrix4x4 m = Matrix4x4.TRS(new Vector3(1, 2, 3), Quaternion.Euler(0, 0, 30), new Vector3(1, 1, 1)); for (int i = 0; i < 4; i++) { for (int j = 0; j<4; j++) { Debug.Log(m[i

Selenium with Python 005 - 调用js操作页面元素

WebDriver提供了execute_script()方法来执行JavaScript方法,格式如 driver.execute_script(script,*args) 执行js一般有两种场景,一是在页面中直接执行js,二是在某个已经定位的元素上执行js 通过js操作页面元素 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <title>webdriver 调用js操作元素</title> &

python 按位置关系输出矩阵元素

描述:依次输出矩阵中最近邻的元素例如:输入: [[1, 2, 3] [4, 5, 6] [7, 8, 9]] 输出: [[ 1. 2. 4. 5. 3. 6. 7. 8. 9.] [ 2. 1. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.] [ 3. 2. 5. 6. 1. 4. 7. 8. 9.] [ 4. 1. 2. 5. 7. 8. 3. 6. 9.] [ 5. 1. 2. 3. 4. 6. 7. 8. 9.]

顺时针打印矩阵元素（python实现）

我觉得我的算法比较简单易懂,比网上的那些简单些.至于时间复杂度就没有比较了. 算法思想:从最外层向内层遍历矩阵 # my algorithmimport math def print_matrix(matrix): rec = [] # 存储遍历元素 rows = len(matrix) cols = len(matrix[0]) if rows < cols: k = math.ceil(rows/2) else: k = math.ceil(cols/2) for n in range(k)

1.7---将矩阵元素为0的行列清零0（CC150）

答案: import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Solution{ public static void main(String[] args){ int[][] matix = {{1,2},{0,3}}; clearZero(matix,2); System.out.println(matix[0][1]); } public static int[][] clearZero(int[][] matrix

调用 scipy sparse矩阵元素

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