coo_matrix.tocsr(copy = False ) 将此矩阵转换为压缩稀疏行格式,重复的条目将汇总在一起. 举例: from numpy import array from scipy.sparse import coo_matrix row = array([0, 0, 1, 3, 1, 0, 0]) col = array([0, 2, 1, 3, 1, 0, 0]) data = array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]) A = coo_matrix((data…

推荐直接看官方文档:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.coo_matrix.html#scipy.sparse.coo_matrix 1分钟搞懂简版,首先直接看例子: >>> # Constructing a matrix using ijv format >>> row = np.array([0, 3, 1, 0]) >>> col = np.arra…

# NumPy Python科学计算基础包 import numpy as np # 导入numpy库并起别名为npnumpy_array = np.array([[1,3,5],[2,4,6]])print(numpy_array) # SciPy Python中用于科学计算的函数集合from scipy import sparse# 创建一个二维数组,对角线为1,其余为0eye = np.eye(4)print(eye)# 将numpy数组转换为csr格式的scipy稀疏矩阵# 只保留非零元…

http://blog.csdn.net/nkwangjie/article/details/17502443 http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/52668477 稀疏矩阵有很多种,这里总结2种: from scipy import sparse 1.csr_matrix  [行压缩矩阵)   (与之对应,列压缩举证:csc_matrix] csr_matrix,全名为Compressed Sparse Row,是按行对矩阵进行压…

Ref: http://blog.csdn.net/daunxx/article/details/51596877 Ref: https://www.youtube.com/watch?v=ipb2MhSRGdw Ref: nullege.com/codes Lasso Regression |-- Coordinate descent |-- Least Angle Regression |-- ElasticNet |-- Compressive sensing Lasso回归模型 是一个用…

Pandas手册汉化 此页面概述了所有公共pandas对象,函数和方法.pandas.*命名空间中公开的所有类和函数都是公共的. 一些子包是公共的,其中包括pandas.errors, pandas.plotting,和pandas.testing.文档中提到了公共函数 pandas.io和pandas.tseries子模块.pandas.api.types分包包含一些与pandas中的数据类型相关的公共函数 输入/输出 Pickling read_pickle(path[, compressi…

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…

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…

在Pytorch上使用稀疏矩阵 最近在写一个NLP的小项目,用到了Pytorch做神经网络模型.但是众所周知NLP的一个特点就是特征矩阵是稀疏矩阵,当时处理稀疏矩阵用的是scipy.sparse,现在要把它放到Pytorch中,还是费了一点周折的 首先,如何把python的二维数组(这里以trainData为例)转换为稀疏矩阵呢?这一步很简单,只需要 from scipy.sparse import coo_matrix,然后使用coo_matrix(trainData)就好了 其实 scipy…

from: https://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/46866537 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer.html#sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer class sklearn.feature_extraction.text.C…