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由于mysql一直是我的弱项(其实各方面我都是很弱的),所以最近在看msyql,正好看到varchar和char区别,所以整理一下,便于以后遗忘. 0.0图片已经说明一切,但是系统说我字数不够,我真能在说两句,首先,非常感谢(http://www.jcodecraeer.com/a/shujuku/2012/1014/435.html)让我了解varchar和char的区别,然后,我身为一名程序员,不怎么会用思维导图,不足之处请见谅.…

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. 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…

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…

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…

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…

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…