如何在SciPy中创建对角稀疏矩阵 - 腾讯云开发者社区

案例： import numpy as np # 创建一个N 维数组对象 i = np.array([[520,13,14],[25,9,178]]) # 输出数组 print("i : \n {}"....Scipy 是一个Python 中用于进行科学计算的工具集，它有很多功能，如计算统计学分布、信号处理、计算线性代数方程等。...案例： import numpy as np from scipy import sparse # 创建一个对角矩阵 matrix = np.eye(6) # 把对角矩阵转换为稀疏矩阵 sparse_matrix...= sparse.csr_matrix(matrix) # 输出对角矩阵 print("对角矩阵：\n{}".format(matrix)) # 输出稀疏矩阵 print("sparse存储的矩阵：\...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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【踩坑】探究PyTorch中创建稀疏矩阵的内存占用过大的问题

转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhagn.cn] 如果本文帮助到了你，欢迎[点赞、收藏、关注]哦~ 目录问题复现原因分析解决方案碎碎念问题复现创建一个COO...格式的稀疏矩阵，根据计算公式，他应该只占用约5120MB的内存：但通过nvidia-smi查看，实际上占用了10240MB：网上对此的讨论又是没有找到，只好又是自己一点点摸索...在输出中，这个值为 8598454272 字节，约等于 8192 MB。reserved_bytes.all.current 表示当前已保留的所有内存总量。...在输出中，这个值为 14250147840 字节，约等于 13595 MB。因此，很明显这多出来的内存占用，实际上是reserved_bytes搞的。...比如以下这个连续创建矩阵的，那么在创建第二个矩阵的时候，就不会再去申请新的内存，而是会放在保留内存里。

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小白的机器学习实战——向量，矩阵和数组小白的机器学习实战——向量，矩阵和数组

>> array([[11, 12, 13], [14, 15, 16], [17, 18, 19], [20, 21, 22]]) 创建稀疏矩阵...6]]) # 由于稀疏矩阵中非零元素较少，零元素较多，因此可以采用只存储非零元素的方法来进行压缩存储。...# 另外对于很多元素为零的稀疏矩阵，仅存储非零元素可使矩阵操作效率更高，速度更快。 # python不能自动创建稀疏矩阵，所以要用scipy中特殊的命令来得到稀疏矩阵。...A的主对角线（从左上方至右下方的对角线）上各个元素的总和被称为矩阵A的迹（或迹数），一般记作tr(A)。...# 先获得矩阵的对角线 matrix.diagonal() >>> array([1, 5, 9]) # 对角线求和就是迹 matrix.diagonal().sum() >>> 15 # 秩：在线性代数中

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Rust的一些科学计算相关经验（稀疏矩阵计算的相关生态仍有很大欠缺）

目前来看，Python的Scipy在求解大型线性方程组（系数为稀疏矩阵时）时仍有碾压性的优势。...与显式动力学不同的是，隐式动力学通常要求解线性方程组[K']{u} = {F'}，其中稀疏矩阵矩阵[K]通常不为主对角矩阵，稀疏矩阵的逆矩阵通常是密集矩阵，导致计算量大增。...计算逆矩阵时先转化为nalgebra的DMatrix并求逆，结果再转化回ndarray的矩阵格式。逆矩阵在整个过程中只计算一次。所以只需要来回转化一轮，来回各一次。...大概是五对角矩阵的逆矩阵仍有一定的稀疏性，或是Python求稀疏矩阵逆的迭代法速度过快，python使用逆矩阵法也有很高的速度优势。...Python使用scipy的spsolve看来是触发了对五对角矩阵的优化迭代法。计算耗时的增加相比于矩阵规模的增长几乎可以忽略不计。scipy这个库还是十分靠谱的。

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稀疏矩阵的压缩方法

2.6.2 稀疏矩阵压缩我们已经可以用Numpy中的二维数组表示矩阵或者Numpy中的np.mat()函数创建矩阵对象，这样就能够很方便地完成有关矩阵的各种运算。...在SciPy库中，提供了多种针对稀疏矩阵类（https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html），分别实现不同的压缩方式：类名称说明 bsr_matrix...对分块稀疏矩阵按行压缩 coo_matrix 坐标格式的稀疏矩阵 csc_matrix 压缩系数矩阵 csr_matrix 按行压缩 dia_matrix 压缩对角线为非零元素的稀疏矩阵 dok_matrix...的稀疏矩阵，然后用CSR方式压缩，从返回信息中可知，在m2这个压缩矩阵中，保存了 3 个元素，与data中的值的数量一致。...[0, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int64) 为了便于对照理解前述对稀疏矩阵的压缩分析，下面的程序中就创建了该矩阵，并用 CSR 压缩。

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scipy.sparse、pandas.sparse、sklearn稀疏矩阵的使用

文章目录 1 scipy.sparse 1.1 SciPy 几种稀疏矩阵类型 1.2 lil_matrix 1.3 矩阵的通用属性 1.4 稀疏矩阵存取 2 pandas.sparse 2.1 SparseArray...： SciPy 稀疏矩阵笔记 Sparse稀疏矩阵主要存储格式总结 Python数据分析----scipy稀疏矩阵 1.1 SciPy 几种稀疏矩阵类型 SciPy 中有 7 种存储稀疏矩阵的数据结构...Dictionary Of Keys based sparse matrix lil_matrix: Row-based LInked List sparse matrix 各个类型的用途：如果想创建一个新的稀疏矩阵...由于在内存中存储顺序的差异，csc_matrix 矩阵更适合取列切片，而 csr_matrix 矩阵更适合用来取行切片。...() # 非0元索引 mat.diagonal() # 返回矩阵主对角元素 mat.max([axis]) # 给定轴的矩阵最大元素 ### 矩阵运算 mat += mat # 加 mat

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灰太狼的数据世界（四）

刚刚说的这些还是停留在Numpy的基础上都是Numpy自己的函数下面我们来说点有用的看看Scipy自己的函数吧~ Scipy有一些专门的类可以用来创建稀疏矩阵 coo_matrix...((3, 4)) a[1, 2] = 12 a[2, 2] = 22 print(a) print(ss.csc_matrix(a))我们可以在创建的ndarry里面找出不为零的值和他的位置，将这个数组直接转化成稀疏矩阵...我们还可以利用 mat函数/bmat函数来创建特殊的矩阵 np.mat函数可将数组转为矩阵 np.bmat函数可以矩阵为参数创建阵列的矩阵 import numpy as np a = np.mat...广义“主对角线”非0的大矩阵其参数是矩阵用矩阵作为主对角线性的值所以矩阵会很大~ import numpy as np import scipy.linalg as sl a = np.mat(...，那么通过矩阵分解将会得到 U，Σ，VT（V的转置）三个矩阵其中U是一个M×M的方阵被称为左奇异向量方阵里面的向量是正交的 Σ是一个M×N的对角矩阵除了对角线的元素其他都是0 对角线上的值称为奇异值

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SciPy 下

在 PDE FD 中用到了稀疏矩阵 (sparse matrix)，这个算是 SciPy 中最有内容的知识点之一。和稠密矩阵相比，稀疏矩阵的最大好处就是节省大量的内存空间来储存零。...稀疏矩阵本质上还是矩阵，只不过多数位置是空的，那么存储所有的 0 非常浪费。...稀疏矩阵的存储机制有很多种 (列出常用的五种)： COO (Coordinate List Format)：座标格式，容易创建但是不便于矩阵计算，用 coo_matrix CSR (Compressed...Sparse Row)：压缩行格式，不容易创建但便于矩阵计算，用 csr_matri CSC (Compressed Sparse Column)：压缩列格式，不容易创建但便于矩阵计算，用 csc_matrix...LIL (List of List): 内嵌列表格式，支持切片但也不便于矩阵计算，用 lil_matrix DIA (Diagnoal)：对角线格式，适合矩阵计算，用 dia_matrix 五种稀疏矩阵的动图如下

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盘一盘 Python 特别篇 20 - SciPy 稀疏矩阵

LIL (List of List): 内嵌列表格式，支持切片但也不便于矩阵计算，用 lil_matrix DIA (Diagnoal)：对角线格式，适合矩阵计算，用 dia_matrix 在 SciPy...，一般创建成功之后可以转化成其他格式的稀疏矩阵 (如 CSR, CSC) 进行转置、矩阵乘法等操作，或者转成转成 LIL 做切片。...稀疏矩阵使用 offsets 和 data 两个矩阵来表示，其中offsets 表示 data 中每一行数据在原始稀疏矩阵中的对角线位置 k： k > 0, 对角线往右上方移动 k 个单位 k < 0,...A plt.spy(A); 此外，在 sp.sparse 模块里还有一些直接创建稀疏矩阵的函数： eye 生成稀疏单位对角阵 diags 构建稀疏对角阵 spdiags 构建稀疏对角阵假设我们想生成一个方阵...在金工中一维 PDE 有限差分离散之后都是这种类型的三对角矩阵 (tri-diagnol)，因此要熟练掌握用 diags/spdiags 方法来创建金工需要的“稀疏矩阵”。

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大规模稀疏线性规划求解思路梳理

scipy.optimize.linprog中采用scipy.sparse.linalg.splu方法，首先对矩阵M进行LU分解，再求解M的逆矩阵M^{-1}，最后计算△=-M^{-1}res。...Preconditioner是一个对角矩阵，该矩阵的逆矩阵非常容易求解。...采用icfm方法对系数矩阵进行缩放求解，不同之处在对每行/列进行分解时保留原始元素的位置而非不保留最大的p个元素，只在对角线的计算上考虑填充元的信息。...稀疏矩阵乘法优化参考scipy里稀疏矩阵乘法，将一期实现中的HashMap数据结构替换成数组，减少HashMap增删过程产生的时间开销，优化后，在二期数据上，单次稀疏矩阵乘法能减少2~3秒时间。...Felix Zhang：稀疏矩阵的分解和图(3)：用十以内的加减乘除来看Multifrontal方法 7.

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SciPy 稀疏矩阵（3）：DOK

SciPy DOK 格式的稀疏矩阵在开始 SciPy DOK 格式的稀疏矩阵之前我花了一些篇幅讲解散列表以及基于散列表的三元组，这主要是因为 SciPy DOK 格式的稀疏矩阵就是基于散列表的三元组。...实例化 SciPy DOK 格式的稀疏矩阵类的定义位于 scipy.sparse 包中的 dok_matrix 类，对其进行实例化就能获取一个 SciPy DOK 格式的稀疏矩阵的实例。...虽然我们之前试过把一个全 0 矩阵中的非主对角线上的零元素修改成了非零元素 1，存储的非零元素数量发生了变化，从 0 变成了 20。...下回预告不管是 COO 格式的稀疏矩阵还是 DOK 格式的稀疏矩阵，它们都无一例外地对三元组进行了存储。因此，COO 格式的稀疏矩阵和 DOK 格式的稀疏矩阵可以放在一个板块中。...至于存储方式也不需要我们去实现，SciPy 已经实现了这样的稀疏矩阵存储方式，它就是另一个板块，这个板块共有 4 种稀疏矩阵格式，分别是{BSR, CSC, CSR, LIL}，下一回先介绍 LIL 格式的稀疏矩阵

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【学术】一篇关于机器学习中的稀疏矩阵的介绍

大的稀疏矩阵在一般情况下是通用的，特别是在应用机器学习中，例如包含计数的数据、映射类别的数据编码，甚至在机器学习的整个子领域，如自然语言处理（NLP）。...本教程将向你介绍稀疏矩阵所呈现的问题，以及如何在Python中直接使用它们。 ?...在Python中稀疏矩阵 SciPy提供了使用多种数据结构创建稀疏矩阵的工具，以及将稠密矩阵转换为稀疏矩阵的工具。...许多在NumPy阵列上运行的线性代数NumPy和SciPy函数可以透明地操作SciPy稀疏数组。...你可能会在数据、数据准备和机器学习的子领域中遇到稀疏矩阵。有许多有效的方法可以存储和使用稀疏矩阵，而SciPy提供了你可以直接使用的实现。 ?

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基于Opencv的图片人脸检测

.它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。...scipy.optimize 优化算法 scipy.signal 信号处理 scipy.sparse 稀疏矩阵 scipy.spatial 空间数据结构和算法 scipy.stats 统计函数还有一些我没有往上写...，比如scipy.io，看起来有点多了，我们这里只使用scipy中的misc,跟scipy.io一样都是一种用于输入和输出的实用模块，以图像形式保存数组。...检测人脸，返回人脸框和五个关键点的坐标 detect_face在图像中它们返回包围框和点。...创建一个扩展的因素金字塔检测图像 image_path = '1.jpg' img = misc.imread(image_path) #读取图片 bounding_boxes

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在 Cython 中高效访问 scipy lil_matrix

1、问题背景scipy sparse 矩阵是一种稀疏矩阵，在处理大型数据集时非常有用。Cython 是一种静态类型语言，可以编译成 Python 代码，从而提高性能。...然而，在 Cython 中访问 scipy 稀疏矩阵时，可能会遇到一些问题。例如，lil_matrix 表示使用不同长度的列表列表。将此类数据结构有效地传递给 Cython（无需复制）可能很困难。...然后，您可以使用 cdef 语句声明变量来存储 scipy 稀疏矩阵。...以下是一些代码示例，展示了如何在 Cython 中高效访问 scipy lil_matrix：import numpy as npcimport numpy as npfrom scipy.sparse...在这个示例中，我们首先创建了一个 lil_matrix 对象 A，并设置了一些值。然后，我们访问了矩阵的元素，并将其转换为 CSR 格式（压缩稀疏行格式）以进行更高效的操作。

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Python 数学应用（一）

sparse中还有三个额外的稀疏矩阵类，包括dia_matrix，它有效地存储非零条目沿对角线带出现的矩阵。来自 SciPy 的sparse模块包含用于创建和处理稀疏矩阵的例程。...我们使用以下import语句从 SciPy 导入sparse模块： import numpy as np from scipy import sparse 稀疏矩阵可以从完整（密集）矩阵或其他某种数据结构创建...(A) 如果您手动生成稀疏矩阵，该矩阵可能遵循某种模式，例如以下三对角矩阵：在这里，非零条目出现在对角线上以及对角线两侧，并且每行中的非零条目遵循相同的模式。...为此，我们使用scipy.sparse模块中的diags例程创建一个稀疏的三对角矩阵： from scipy import sparse diag = [1, *(1-2*r for _ in range...我们首先创建对角线条目和对角线上下方的条目，然后我们使用diags例程创建稀疏矩阵。矩阵应该有N+1*行和列，以匹配网格点的数量，并且我们将数据类型设置为双精度浮点数和 CSR 格式。

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Hello World, GNN

scipy.sparse 相关函数: from scipy.sparse import coo_matrix, csr_matrix, diags, eye 导入了SciPy库中的稀疏矩阵相关功能。...csr_matrix：另一种稀疏矩阵表示方式，使用行索引、列索引和数据值数组，适合高效的算术运算和矩阵向量积。 diags：用于创建对角矩阵的函数。...eye：创建一个单位矩阵（主对角线上为1，其余为0的方阵）。 2....当数据在一个较小的范围内变化时，优化算法（如梯度下降）更容易找到最优解。邻接矩阵的特殊性：在GCN中，邻接矩阵用于传播节点特征，从而捕获图结构。...# 对邻接矩阵对角线添加1，将其变为自循环图。

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数据科学和人工智能技术笔记一、向量、矩阵和数组

-0.33333333]]) ''' 获取矩阵对角线 # 加载库 import numpy as np # 创建矩阵 matrix = np.array([[1, 2, 3],...[4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 返回对角线元素 matrix.diagonal() # array([1, 5, 9]) # 创建矩阵的迹...([[1], [2], [3]]) 创建稀疏矩阵 # Load libraries import...numpy as np from scipy import sparse # 创建矩阵 matrix = np.array([[0, 0], [0, 1],...[3, 0]]) # 创建压缩稀疏行（CSR）矩阵 matrix_sparse = sparse.csr_matrix(matrix) 注意：有许多类型的稀疏矩阵。

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【水了一篇】Scipy简单介绍

优化算法 scipy.signal 信号处理 scipy.sparse 稀疏矩阵 scipy.spatial 空间数据结构和算法 scipy.special 特殊数学函数 scipy/stats 统计函数...---- 4 稀疏矩阵稀疏矩阵(英语：sparse matrix)指的是在数值分析中绝大多数数值为零的矩阵。反之，如果大部分元素都非零，则这个矩阵是稠密的(Dense)。...上述稀疏矩阵仅包含9个非零元素，另外包含26个零元。SciPy的scipy.sparse模块提供了处理稀疏矩阵的函数。...主要使用以下两种类型的稀疏矩阵： CSC-压缩稀疏列(Compressed Sparse Column)，按列压缩。 CSR-压缩稀疏行(Compressed Sparse Row)，按行压缩。...通过向scipy.sparse.csr_matrix()函数传递数组来创建一个CSR矩阵： >>> import numpy as np >>> from scipy.sparse import csr_matrix

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Scipy 高级教程——稀疏矩阵

本篇博客将深入介绍 Scipy 中的稀疏矩阵功能，并通过实例演示如何应用这些工具。 1. 稀疏矩阵的表示在 Scipy 中，稀疏矩阵可以使用 scipy.sparse 模块进行表示。...import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix, csc_matrix, coo_matrix # 创建稀疏矩阵 dense_matrix...("COO 矩阵:") print(sparse_coo) 这里通过 csr_matrix、csc_matrix 和 coo_matrix 创建了不同表示的稀疏矩阵。...稀疏矩阵的应用：图算法稀疏矩阵也常用于图算法中，例如图的遍历、最短路径等。...总结通过本篇博客的介绍，你可以更好地理解和使用 Scipy 中的稀疏矩阵工具。这些工具在处理大规模稀疏数据、线性代数问题以及图算法等方面具有广泛的应用。

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《深入浅出Python机器学习》读书笔记第二章基于Python语言的环境配置

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