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],…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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记录工作和学习中遇到和使用过的Python库. Target 四个Level 整理 Collect 学习 Learn 练习 Practice 掌握 Master 1. Python原生和功能增强 1.1 python-dateutil Python-dateutil 模块为标准的 datetime 模块提供了强大的功能扩展.普通的 Python datetime 无法做到的事情都可以使用 python-dateutil 完成. https://juejin.cn/post/70285986684…

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…