将scipy稀疏矩阵转换为基于索引的numpy数组 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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python的高级数组之稀疏矩阵

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。...Scipy.sparse模块提供了许多来自于稀疏矩阵的不同存储格式。这里仅描述最为重要的格式CSR、CSC和LIL。...CSR、CSC是用于矩阵-矩阵和矩阵-向量运算的有效格式，LIL格式用于生成和更改稀疏矩阵。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。...： Numpy包的命令eye、identity、diag和rand都有其对应的稀疏矩阵，这些命令需要额外的参数来指定所得矩阵的稀疏矩阵格式。...稀疏矩阵方法将稀疏矩阵类型转换为另一种类型和数据或数组的方法： AS.toarray #转换稀疏矩阵类型为数组 AS.tocsr AS.tocsc AS.tolil #通过issparse、isspmatrix_lil

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【学术】一篇关于机器学习中的稀疏矩阵的介绍

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。...此外，使用NumPy数据结构的机器学习库也可以在SciPy稀疏数组上透明地进行操作，例如用于一般机器学习的scikit-learn和用于深度学习的Keras。...存储在NumPy数组中的稠密矩阵可以通过调用csr_matrix()函数将其转换为一个稀疏矩阵。...在下面的例子中，我们将一个3×6的稀疏矩阵定义为一个稠密数组，将它转换为CSR稀疏表示，然后通过调用todense()函数将它转换回一个稠密数组。

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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。...当然，构造实例的方法主要有 3 种： dok_matrix(D)：D 是一个普通矩阵（二维数组）。 dok_matrix(S)：S 是一个稀疏矩阵。...（零元素改非零元素）增加关键字和对应值按照行列索引修改对应值（非零元素改零元素）删除关键字和对应值优缺点 SciPy DOK 格式的稀疏矩阵有着以下优点：一点一点（逐个元素或者逐个矩阵块）...地构造稀疏矩阵的效率非常高按照行列索引访问或者修改元素的时间复杂度为 O(1) 切片操作灵活且高效改变非零元素的分布的效率非常高转换为 COO 格式的稀疏矩阵的效率非常高当然，SciPy DOK

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推荐系统为什么使用稀疏矩阵？如何使用python的SciPy包处理稀疏矩阵

当我们运行矩阵计算并希望将这些稀疏矩阵存储为Numpy数组或panda DataFrame时，它们也会消耗很多内存。 ?...空间复杂度当处理稀疏矩阵时，将它们存储为一个完整的矩阵(从这里开始称为密集矩阵)是非常低效的。这是因为一个完整的数组为每个条目占用一块内存，所以一个n x m数组需要n x m块内存。...SciPy的稀疏模块介绍在Python中，稀疏数据结构在scipy中得到了有效的实现。稀疏模块，其中大部分是基于Numpy数组。...压缩稀疏行(CSR) 尽管在SciPy中有很多类型的稀疏矩阵，比如键的字典(DOK)和列表的列表(LIL)，但我只讨论压缩稀疏行(CSR)，因为它是最常用和最广为人知的格式。...为了有效地表示稀疏矩阵，CSR使用三个numpy数组来存储一些相关信息，包括: data(数据):非零值的值,这些是存储在稀疏矩阵中的非零值 indices(索引):列索引的数组,从第一行(从左到右)开始

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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...字典格式的稀疏矩阵 lil_matrix 基于行用列表保存稀疏矩阵的非零元素下面以csr_matrix为例进行演示。...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],...，此对象是将原的稀疏矩阵以CSR模式压缩为含有 12 个元素的对象。

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稀疏矩阵的概念介绍

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）。...csr_m = sparse.csr_matrix(m) 虽然我们的原始矩阵将数据存储在二维数组中，但转换后的 CSR 矩阵将它们存储在 3 个一维数组中。...列索引数组 Column index array：此数组存储值数组中元素的列索引。...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。

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稀疏矩阵的概念介绍

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）。...将上述矩阵转换为 CSR 矩阵的情况。在这里使用的是 scipy包的sparsemodule。...= sparse.csr_matrix(m) 虽然我们的原始矩阵将数据存储在二维数组中，但转换后的 CSR 矩阵将它们存储在 3 个一维数组中。...列索引数组 Column index array：此数组存储值数组中元素的列索引。...所以可以理解为将这些数据转换为稀疏矩阵是值得的，因为能够节省很多的存储。那么如何判断数据的稀疏程度呢？使用NumPy可以计算稀疏度。

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SciPy 稀疏矩阵（2）：COO

因此，将非零元素的值外加上其对应的行和列构成一个三元组（行索引，列索引，值）。然后再按照某种规律存储这些三元组。...SciPy COO 格式的稀疏矩阵在开始 SciPy COO 格式的稀疏矩阵之前我花了一些篇幅讲解稀疏矩阵的三元组存储策略，这主要是因为 SciPy COO 格式的稀疏矩阵用的存储策略就是三元组存储策略的第...在 SciPy COO 格式的稀疏矩阵中，行索引序列的属性名就是 row，列索引序列的属性名就是 col，元素值序列的属性名就是 data。...还有就是这 3 个序列并不是使用 Python 列表，而是 NumPy 数组。...还有就是在转普通矩阵之后根据普通矩阵的元素可以看出它会把重复的行列索引对应的元素值做一个求和得到普通矩阵对应位置的元素。

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稀疏矩阵之 toarray 方法和 todense 方法

在 SciPy 稀疏矩阵中，有着 2 个经常被混为一谈的方法：toarray() 方法以及 todense() 方法。...返回值类型在说明返回值类型之前，我们首先需要知道的是不管是 toarray() 方法还是 todense() 方法，它们都是 7 种 SciPy 稀疏矩阵中的任意一种稀疏矩阵类的实例的方法！...这应该大概可能也许就是让 SciPy 稀疏矩阵的初学者把二者混为一谈的主要原因吧。...，二维数组的减法相当于矩阵的减法，一个数乘上一个二维数组相当于一个数乘上一个矩阵，二维数组的转置相当于矩阵的转置。...通过观察针对该函数的简单测试，我们可以发现它可以在不修改参数类型的情况下实现二维数组所对应矩阵的 n 次幂，二维数组自始至终都是二维数组，没有转换为矩阵（numpy.matrix 类的实例）。

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NumPy 1.26 中文官方指南（三）

一维array的转置没有任何效果。对于matrix，一维数组始终被上转换为 1xN 或 Nx1 矩阵（行向量或列向量）。A[:,1]返回形状为 Nx1 的二维矩阵。...:) 所有操作（*，/，+，- 等）都是逐元素的。 :( 来自scipy.sparse的稀疏矩阵与数组的交互性不佳。 matrix :\\ 行为更像 MATLAB 的矩阵。...:) 所有操作（*，/，+，- 等）都是逐元素的。 :( scipy.sparse 中的稀疏矩阵与数组的交互不太好。 matrix :\\ 行为更像 MATLAB 矩阵。...:( 使用 scipy.sparse 的稀疏矩阵与数组的交互效果不太好。矩阵 :\\ 行为更像 MATLAB 矩阵。矩阵的最大值。...这包括 GPU 数组 (CuPy)、稀疏数组 (scipy.sparse、PyData/Sparse) 和并行数组 (Dask 数组)，以及深度学习框架中类似 NumPy 的实现，如 TensorFlow

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Python可视化数据分析04、NumPy库使用

概述 NumPy（Numerical Python）是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。...]) # 第2行元素 print(a[..., 1:]) # 第2列及剩下的所有元素 NumPy高级索引除了对Ndarray数组进行切片操作和索引操作，还可以对Ndarray数组进行整数数组索引...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...power()函数：将第一个输入数组中的元素作为底数，计算它与第二个输入数组中相应元素的幂。...scipy.odr 正交距离回归 scipy.optimize 优化 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

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稀疏矩阵的压缩存储与高效运算

本文将系统地介绍稀疏矩阵的压缩存储方式，并结合代码实例，探讨其在高效运算中的应用策略。一、稀疏矩阵概述在实际工程和科研中，我们常会遇到这样一种矩阵：大多数元素为零，仅有极少数的非零元素。...这种矩阵称为稀疏矩阵（Sparse Matrix）。若使用常规二维数组存储，会浪费大量空间。因此我们需要一种压缩存储结构来只记录“有用信息”——即非零元素及其位置。...# 使用scipy构建COO格式稀疏矩阵import numpy as npfrom scipy.sparse import coo_matrix# 原始密集矩阵dense = np.array([...[0, 0, 3], [4, 0, 0], [0, 5, 0]])# 转换为COO格式sparse_coo = coo_matrix(dense)print("行索引：", sparse_coo.row...六、稀疏矩阵运算6.1 利用批量预处理与索引缓存在高频稀疏矩阵操作场景（如推荐系统中的实时召回）中，缓存行索引或列索引可以显著减少重复计算，特别是当输入矩阵不变时，预处理一次 CSR/CSC 的结构再复用会非常高效

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Python中的数组和其他数据结构结合使用的性能如何？

二、NumPy 数组与高级数据结构结合的性能对于数值计算场景，NumPy 数组（numpy.ndarray）是更优选择，其与矩阵、张量等结构结合时性能远超原生列表：1....与矩阵/多维结构结合NumPy 数组是连续内存的同类型数据存储，支持向量化操作（无需循环），与矩阵乘法、转置等操作结合时，性能接近 C 语言：import numpy as np# 1000x1000...与稀疏数据结构结合对于稀疏矩阵（如多数元素为 0），scipy.sparse 提供专用结构（如 csr_matrix），与 NumPy 数组结合时，可节省 90% 以上内存，且运算效率更高...：from scipy.sparse import csr_matrix# 稀疏矩阵乘法（仅存储非零元素）sparse_a = csr_matrix(a) # 假设 a 是稀疏矩阵sparse_b =...用 NumPy/Pandas 处理数值数据：将原生列表转为 NumPy 数组，利用向量化操作减少循环。

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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

一、向量、矩阵和数组作者：Chris Albon 译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0 转置矩阵或向量 # 加载库 import numpy as np # 创建向量 vector...# 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...将字典转换为矩阵 # 加载库 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer # 我们的数据字典 data_dict = [{'Red':...{'Red': 2, 'Yellow': 2}] # 创建 DictVectorizer 对象 dictvectorizer = DictVectorizer(sparse=False) # 将字典转换为特征矩阵

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SciPy 稀疏矩阵（4）：LIL（上）

实际上，基于稀疏向量的稀疏矩阵的存储策略主要可以分为两种：稀疏向量序列法和索引值分离法。...接下来我通过把矩阵看成是有序行向量组，并且稀疏向量的存储策略选用两个序列法来实现两种基于稀疏向量的稀疏矩阵的存储策略。...SciPy LIL 格式的稀疏矩阵在开始 SciPy LIL 格式的稀疏矩阵之前我花了一些篇幅讲解稀疏向量的二元组存储策略外加上基于稀疏向量的稀疏矩阵的存储策略，这主要是因为 SciPy LIL 格式的稀疏矩阵用的存储策略就是基于稀疏向量的稀疏矩阵的存储策略的第...还有两点需要注意：第一，这两个序列并不是使用 Python 列表，而是其元素为 Python 列表的 NumPy 数组；第二，行向量组索引序列中的元素（序列）都是排好序的（便于使用二分查找来提高查找效率...实例化 SciPy LIL 格式的稀疏矩阵类的定义位于 scipy.sparse 包中的 lil_matrix 类，对其进行实例化就能获取一个 SciPy LIL 格式的稀疏矩阵的实例。

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用Python做数据分析

下面是Python数据分析和处理任务中重要的库与工具： 1. Numpy 官网：http://www.numpy.org/ Numpy库是Python数值计算的基石。...主要包括以下内容：快速、高效的多维数组对象ndarray 基于元素的数组计算或者数组间的数学操作函数用于读写硬盘中基于数组的数据集的工具线性代数操作、傅里叶变换以及随机数生成成熟的C语言API，...：线性代数例程和基于numpy.linalg的矩阵分解 optimize：函数优化器和求根算法 signal:信号处理工具 sparse:稀疏矩阵与稀疏线性系统求解器 special：SPECFUN的包装其...stats：标准的连续和离散概率分布 Scipy与Numpy一起为很多传统科学计算应用提供了一个合理、完整、成熟的科学计算基础。...Pandas将表格和关系型数据库的灵活数据操作能力与Numpy的高性能数组计算的理解相结合。提供复杂的索引函数，使得数据的重组、切块、切片、聚合、子集选择更为简单。

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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

要安装的库包括Numpy 、Scipy 、matplotlib 、 pandas 、IPython ，以及非常核心的scikit-learn 安装命令如下 pip3 install numpy scipy...matplotlib ipython pandas scikit-learn 1 numpy Nump y 是一个Python 中非常基础的用于进行科学计算的库，它的功能包括高维数组（ array ）...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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【水了一篇】Scipy简单介绍

文章目录 1 简介 2 常量模块 3 优化器 4 稀疏矩阵 5 图结构 6 空间数据 ---- 1 简介 Scipy是基于Numpy的科学计算库，用于数学、科学、工程学等领域，很多有一些高阶抽象和物理模型需要使用...---- 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。...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...第二行：在矩阵第一行（索引值0）第七（索引值6）个位置有一个数值1。第三行：在矩阵第一行（索引值0）第九（索引值8）个位置有一个数值2。

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灰太狼的数据世界（四）

0到数组最大值n 共n+1个自然数出现的次数具体做法先找出数组里的最大值统计0～最大值间的所有值出现的次数 import numpy as np import scipy.misc as sm...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...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 VT(V的转置)是一个N×N的矩阵被称为右奇异向量方阵里面的向量也都是正交的 from scipy.linalg import

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Python 科学计算基础（整理）

随着NumPy、SciPy、matplotlib、ETS等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算。...*Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。...*基于浏览器的Python开发环境wakari(http://www.continuum.io/wakari) 能省去配置Python开发环境的麻烦。...*OpenCV官方的扩展库cv2已经正式出台，它的众多图像处理函数能直接对NumPy数组进行处理，便捷图像处理、计算机视觉程序变得更加方便、简洁。...SciPy-数值计算库：线性代数、拟合与优化、插值、数值积分、稀疏矩阵、图像处理、统计等。 SymPy-符号运算 Pandas-数据分析库：数据导入、整理、处理、分析等。

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