Python 的稀疏矩阵

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什么是稀疏矩阵简单的说,如果一个矩阵中大部分元素为0,就被称为稀疏矩阵. 对于稀疏矩阵而言,实际存储的数据项很少.如果在计算机中采用传统的二维数组(Python中用二维列表)来存储稀疏矩阵,就会浪费大量的内存空间来存储0.比如一个10000 X 10000的稀疏矩阵,只有一个元素非0,若采用传统的存储技术,将浪费太多的内存来存储无意义的0. 稀疏矩阵的存储对于稀疏矩阵,我们只需要记住矩阵中非0元素的位置和值.以及系数矩阵的大小(行数和列数)这些有用信息即可.也就是说,我们可以用一个包含3列的…

python 多线程稀疏矩阵乘法

import threading, time import numpy as np res = [] class MyThread(threading.Thread): def __init__(self,i,j,m1,m2): threading.Thread.__init__(self) self.x, self.y = i,j self.m1, self.m2 = m1, m2 def run(self): global res, lock if lock.acquire(): m1 =…

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.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…

稀疏矩阵相乘-Python版

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 ],…

Python数据分析----scipy稀疏矩阵

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…

稀疏矩阵在Python中的表示方法

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…

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…