select * from A order by cast(name as unsigned);
eye(N[, M, k, dtype, index_dtype, sparse_format]) 创建二维稀疏单位矩阵。 todense(arr) 将输入转换为密集矩阵。...bcoo_sum_duplicates(mat[, nse]) 对 BCOO 数组中的重复索引求和，返回一个排序后的索引数组。 bcoo_todense(mat) 将批量稀疏矩阵转换为密集矩阵。...bcsr_fromdense(mat, *[, nse, n_batch, …]) 从密集矩阵创建 BCSR 格式的稀疏矩阵。 bcsr_todense(mat) 将批量稀疏矩阵转换为密集矩阵。...coo_matvec(mat, v[, transpose]) COO 稀疏矩阵与密集向量的乘积。 coo_todense(mat) 将 COO 格式的稀疏矩阵转换为密集矩阵。...csr_matvec(mat, v[, transpose]) CSR 稀疏矩阵与密集向量的乘积。 csr_todense(mat) 将 CSR 格式的稀疏矩阵转换为密集矩阵。
()`从稀疏矩阵创建具有稀疏值的`DataFrame`。...: object 所有稀疏格式都受支持，但不在COOrdinate格式中的矩阵将被转换，根据需要复制数据。...=int32) 使用 numpy.asarray() 可将稀疏数组转换为常规（密集）ndarray。...() 可以从稀疏矩阵创建具有稀疏值的 DataFrame。...: object 所有稀疏格式都受支持，但不在 COOrdinate 格式中的矩阵将被转换，根据需要复制数据。
4.2.1 矩阵的数组表示 【数据结构】数组和字符串（一）：矩阵的数组表示 4.2.2 特殊矩阵的压缩存储 矩阵是以按行优先次序将所有矩阵元素存放在一个一维数组中。...对角矩阵的压缩存储 【数据结构】数组和字符串（二）：特殊矩阵的压缩存储：对角矩阵——一维数组 b~c....稀疏矩阵的压缩存储——三元组表 对于稀疏矩阵的压缩存储，由于非零元素的个数远小于零元素的个数，并且非零元素的分布没有规律，无法简单地利用一维数组和映射公式来实现压缩存储。...【数据结构】数组和字符串（四）：特殊矩阵的压缩存储：稀疏矩阵——三元组表 4.2.3三元组表的转置、加法、乘法、操作 【数据结构】数组和字符串（七）：特殊矩阵的压缩存储：三元组表的转置、加法、乘法操作...十字链表的基本操作 【数据结构】数组和字符串（八）：稀疏矩阵的链接存储：十字链表的创建、遍历打印（按行、按列、打印矩阵）、销毁 【数据结构】数组和字符串（九）：稀疏矩阵的链接存储：十字链表的插入、查找、
称为该张量的秩或阶（与矩阵的秩和阶均无关系）。 张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。张量（Tensor）是MindSpore网络运算中的基本数据结构。...data = [1, 0, 1, 0] x_data = Tensor(data) print(x_data, x_data.shape, x_data.dtype) 从NumPy数组生成 可以从NumPy...数组创建张量。...两者都可以轻松地将NumPy数组转换为各自的张量格式，并提供了与NumPy相似的操作接口。 然而，MindSpore在处理大规模数据时可能会显示出更高的效率，特别是当利用其稀疏张量结构时。...在PyTorch中，处理稀疏数据可能需要更多的手动工作，例如使用稀疏矩阵库或自定义操作。
： 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...), list([2.0, 3.0]), list([]), list([4.0]), list([5.0])], dtype=object) 示例代码三: # 创建矩阵 lil = sparse.lil_matrix...((6, 5), dtype=int) # 设置数值 # set individual point lil[(0, -1)] = -1 # set two points lil[3, (0, 4)]...[list([-2, 4, 8, -2])], [list([5, 8])], [list([6])]], dtype=object) ''' 1.3 矩阵的通用属性 矩阵属性...# 索引数组 bsr.indptr # 指针数组 bsr.has_sorted_indices # 索引是否排序 bsr.blocksize # BSR矩阵块大小 通用方法 import
在 NumPy 中，上面提到的这些数值类型都被归于 dtype（data-type） 对象的实例。 我们可以用 numpy.dtype(object, align, copy) 来指定数值类型。...☞ 示例代码： a.astype(int).dtype # 将 a 的数值类型从 float64 转换为 int，并查看 dtype 类型 ☞ 动手练习： 三、NumPy 多维数组 3.1 ndarray...☞ 示例代码： a = np.ones((1, 4, 3)) np.swapaxes(a, 0, 2) ☞ 动手练习： 2.5 数组转置 transpose 类似于矩阵的转置，它可以将 2 维数组的横轴和纵轴交换...，亦可将数组转换为矩阵、标量，ndarray 等。...asmatrix(data，dtype)：将特定输入转换为矩阵。asfarray(a，dtype)：将特定输入转换为 float 类型的数组。
如何将 NumPy 数组中满足给定条件的项替换成另一个数值？ 难度：L1 问题：将 arr 中的所有奇数替换成 -1。...如何将一个数值转换为一个类别（文本）数组？...如何将数组中所有大于给定值的数替换为给定的 cutoff 值？ 难度：L2 问题：对于数组 a，将所有大于 30 的值替换为 30，将所有小于 10 的值替换为 10。...这些数值分别代表每一行的计数数量。例如，Cell(0,2) 中有值 2，这意味着，数字 3 在第一行出现了两次。 50. 如何将 array_of_arrays 转换为平面 1 维数组？...如何将 NumPy 的 datetime64 对象（object）转换为 datetime 的 datetime 对象？
import torch import numpy as np # 常用矩阵创建函数 # torch.tensor(data, dtype) # data 可以是Numpy中的数组 # torch.as_tensor...#列表转张量 print('torch.as_tensor=',x) x=torch.as_tensor(nparray) #numpy数组转张量 print('torch.as_tensor=',x...线性 print('torch.linspace=',x) x=torch.logspace(1,10,5) #step为间距个数，对数 print('torch.logspace=',x) # 稀疏矩阵...# torch.sparse_coo_tensor(indices, values, size) # indices 值的x-y坐标，size 稀疏矩阵的大小 indices = torch.tensor...# torch.rand(size) # 数值范围[0, 1), size = [2,3] or 2,3 # torch.rand_like(input, dtype) # 形状和input相同 #
引言 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。...，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。...和 csr_matrix 正好相反，即按列压缩的稀疏矩阵存储方式，同样由三个一维数组 indptr, indices, data 组成， indices 存储每列中数据的行号，与属性 data 中的元素一一对应...=object) 如果想看 A 中的元素，我们可用 toarray() 转换成 numpy 数组显示出来。...如果要执行矩阵乘法或转置，将它们转换成 CSC 或 CSR 格式，效率最高。 总之，在运算稀疏矩阵时，绝对绝对不要直接使用 NumPy！ Stay Tuned！
一个跨度元组（stride），其中的整数指的是为了前进到当前维度下一个元素需要跨过的字节数 创建Ndarray对象 numpy.array(object, dtype = None, copy = True..., order = None, subok = False, ndmin = 0) object：数组或嵌套的数列。...capitalize() 将字符串第一个字母转换为大写 title() 将字符串的每个单词的第一个字母转换为大写 lower() 数组元素转换为小写，它对每个元素调用str.lower()函数 upper...() 数组元素转换为大写，它对每个元素调用str.upper()函数 split() 指定分隔符对字符串进行分割，并返回数组列表。...scipy.linalg 线性代数程序 scipy.ndimagen 维图像包 scipy.odr 正交距离回归 scipy.optimize 优化 scipy.signal 信号处理 scipy.sparse 稀疏矩阵
([1,1.2,'hello', [10,20,30]], dtype=object) 3、numpy中数组的类型 类型转换 1、asarray 函数，转换数组的类型： asarray...的值，因为共用一块内存 数组方法 1、求和 2、求积 3、最大，最小值 4、均值，标准差 5、clip 方法 将数值限制在某个范围： 6、ptp 方法 计算最大值和最小值之差 7、round...1维数组，高效 a.resize(new_size) 改变形状 a.swapaxes(axis1, axis2) 交换两个维度的位置 a.transpose(*axex) 交换所有维度的位置 a.T 转置...() 将数组转化为列表 a.tostring() 转换为字符串 a.astype(dtype) 转化为指定类型 a.byteswap(False) 转换大小字节序 a.view(type_or_dtype...integrate 积分和常微分方程求解 interpolate 插值 io 输入输出 linalg 线性代数 odr 正交距离回归 optimize 优化和求根 signal 信号处理 sparse 稀疏矩阵
） # 从数值类型构造 >>> dtype(float) dtype('float64') # 从字符代码构造 >>> dtype('f') dtype('float32') >>> dtype('d...参数 # 传入数值类型、字符代码和 dtype 都可以 >>> arange(7, dtype=uint16) array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], dtype=uint16) 类型...[ 8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19], [20, 21, 22, 23]]) # 用于转置矩阵...7, 8], [ 0, 2, 4], [ 6, 8, 10], [12, 14, 16]]) # 也可以使用 concatenate，指定轴 0（二维数组的数值轴..., 7], [7, 7]]) # 或者仅仅设置某个元素 >>> b.flat[[1,3]] = 1 >>> b array([[7, 1], [7, 1]]) 转换 # 转换为
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。...图 2-6-3 CSR 的“按行压缩”就体现在ptr所记录的结果中，其中的数值可以称为行偏移量，从中可以确定每行的非零数字个数。...m.toarray() # 转换为数组 # 输出 array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],...[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]], dtype=int8) 显然，在上面所创建的是所有元素都是零的矩阵——常说的“空矩阵”。...[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。
这就引出了一个简单的问题： 我们可以在常规的机器学习任务中只存储非零值来压缩矩阵的大小吗？ 简单的答案是：是的，可以！ 我们可以轻松地将高维稀疏矩阵转换为压缩稀疏行矩阵（简称 CSR 矩阵）。...如果关心的是有效的访问和矩阵操作 - 使用 CSR 或 CSC 上面说到了很多名词为简单起见我们深入研究一个CSR的示例。考虑下面的矩阵。 将上述矩阵转换为 CSR 矩阵的情况。...这样上面的矩阵被存储为以下形式： 上面两个数组很好理解，但是第三个行索引数组 Row index array看起来就没有那么直观了： Row index array的数值个数是#row + 1, 表示该行前面值在...所以可以理解为将这些数据转换为稀疏矩阵是值得得，因为能够节省很多得存储。 那么如何判断数据的稀疏程度呢？使用NumPy可以计算稀疏度。...在函数内部它的 dtype 将被转换为 dtype = np.float32。如果提供了稀疏矩阵，则将其转换为稀疏的 csc_matrix。 让我们继续使用数据集进行实验。
as_dtype(...): 将给定的type_value转换为DType。as_string(...): 将给定张量中的每个项转换为字符串。支持许多数字asin(...): 计算x元素的三角反正弦。...matrix_square_root(...): 计算一个或多个方阵的矩阵平方根:matrix_transpose(...): 转置张量a的最后二维。....): 将ids的稀疏张量转换为稠密的bool指示张量。sparse_transpose(...): 转置一个SparseTensor。split(...): 把张量分解成子张量。....): 将输入张量中的每个字符串转换为指定的数值类型。substr(...): 从弦的张量中返回子弦。subtract(...): 返回x - y元素。...2、函数as_bytes(...): 将字节数组、字节或unicode python输入类型转换为字节。as_str(...): 将任何类似字符串的python输入类型转换为unicode。
(1）数组形式建立矩阵 函数matrix(data,dtype=None, copy=True)，data为数值类型的集 合对象，dtype指定输出矩阵的类型，copy=True进行深度拷贝建 立全新的矩阵对象...*xi, **kwargs)，*xi代表一维坐标数组对象，如x，y，z分别代表(x,y,z)坐标值的一维数组对象；kwargs接受键值对参数，如sparsel=True返回稀疏矩阵，copy=False...1)、转置矩阵 用矩阵属性T把矩阵的每列转为每行（逆时针转90度）。...函数transpose(a, axes=None)，a为数组或矩阵对象，axes为转置的维度列表或元组（None默认值状态下，整体转置，同T属性）。...t1 = np.array([[1,2],[3,4]]) np.transpose(t1) #数组转置 array([[1, 3], [2, 4]]) 3、求逆矩阵。
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