稀疏矩阵每行中非零元素的平均值 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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【调研】GPU矩阵乘法的性能预测——Machine Learning Approach for Predicting The Performance of SpMV on GPU

第三种是ELL格式，他采用了2个二维数组来表示矩阵。第一个矩阵用来存非零元素，他更像是原矩阵的缩小版，结构很像，但去除了大部分零值，列数由一行中非零元素的最大值决定，其余位置补零。...Nnz是矩阵中非零元素的数量，与计算输出向量所需的运算(乘法和加法)的数量成正比。 Dis表示每一行中每对连续非零元素之间的平均距离。...mu和sd分别表示每行非零元素的数量和每行非零元素的标准差，用于表征CSR格式下的SpMV核(向量核)的性能对矩阵行大小的敏感度。...矩阵中非零元素的数量(nnz)，与计算输出向量所需的运算(乘法和加法)的数量成正比。每一行中每对连续非零元素之间的平均距离(dis)，描述了对乘向量的随机访问。...为了表征这种灵敏度，我们使用每行非零元素的数量(mu)和每行非零元素的标准差(sd)。

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将顺序表中非零元素移动到顺序表的前面

一、问题引入已知长度为n的线性表A采用顺序存储结构，编写算法将A中所有的非零元素依次移到线性表A的前端二、分析直接用两个for循环解决(时间复杂度可能高了点)，每查找到一个为0的位置，都在当前位置后面寻找到第一个非零元素的位置...，这两个位置的元素值交换即可。...; //顺序表的当前长度 }SqList; //顺序表的类型定义 //将顺序表中的非零元素移动到顺序表的前端 void MoveList(SqList...for循环，防止后面的非零元素继续交换 } } } } } 四、完整代码 list.h #define MaxSize 50 //表长度的初始定义 typedef struct{...;i++,j++) { L.data[i]=L.data[j]; } L.length=i; return true; } //将顺序表中的非零元素移动到顺序表的前端 void MoveList

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稀疏矩阵的压缩方法

但是，对于稀疏矩阵而言，因为存在大量的零元素，每个零元素都要存储和参与运算，这样会造成大量的冗余和浪费。...，则为：按照上表和矩阵，可以得到三个文档中的每个单词出现的列索引，即矩阵中非零元素对应的列索引，组成一个列表： ind = [0, 1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 3, 4, 6, 7]...最后，观察稀疏矩阵，第一行第一个非零元素之前共有个非零元素；第二行的第一个非零元素之前共有个非零元素，第三行的第一个非零元素之前共有个非零元素；再记录矩阵中所有的非零数字个数...通过这几个数字，就能确定每行非零数字的数量。...，从输出信息可知，其中保存了个元素，也就意味着对应的稀疏矩阵中都是零元素。

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数据结构第9讲数组与广义表

把多个相同的元素分配一个存储空间，元素为0的不分配空间。什么样的矩阵能够压缩？一些特殊矩阵，如：对称矩阵，对角矩阵，三角矩阵，稀疏矩阵等。什么叫稀疏矩阵？...矩阵中非零元素的个数较少，怎样才算是较少呢？一般认为非零元素个数小于5%的矩阵为稀疏矩阵。...第一行补d，第二行补d，…，1，左上角补零个数为d (d+1)/2，同理，右下角补零个数也为d (d+1)/2，总的补零个数为d (d+1)，那么每行按L个元素计算，再减去补零元素个数即可。...稀疏矩阵稀疏矩阵是指非零元素个数较少，且分布没有规律可言，那么少到什么程度才算稀疏呢？一般认为非零元素小于5%时，属于稀疏矩阵，当然也没那么绝对噢。如图19所示。 ?...图19 稀疏矩阵稀疏矩阵如何存储呢？为了节省空间，只需要记录每个非零元素的行、列和数值即可。这就是三元组存储法。如图20所示。 ?

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盘一盘 Python 特别篇 20 - SciPy 稀疏矩阵

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。...有兴趣的读者可以去官网去查询。 COO 采用三元组 (row, col, data) 的形式来存储矩阵中非零元素的信息，即把非零值 data 按着行坐标 row 和纵坐标 col 写成两个列表。...indices 存储每行中数据的列号，与属性 data 中的元素一一对应 indptr 存储每行数据元素的起始位置如下图所示：第 1 行：indptr 0-2 指 indices[0:2] 的值即...使用两个嵌套列表存储稀疏矩阵： data 保存每行中的非零元素的值 rows 保存每行非零元素所在的列号 (列号是按顺序排的)。...A 的每行的非零值对应的列索引。

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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

-2, -6]]) 对矩阵元素进行操作 # 创建一个方法：对每个元素加10 add_100 = lambda i: i + 10 # 在对numpy的数组进行操作时,我们应该尽量避免循环操作,尽可能利用矢量化函数来避免循环...# 创建一个矩阵，其中零元素远远多于非零元素 matrix = np.array([[0, 0], [1, 0], [0,...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)。

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JAVA实现稀疏数组转化

1.稀疏数组使用场景 1.数据稀疏性较高的情况：当大部分元素的值相同或为默认值（如 0），而只有少数元素具有不同的值时，使用稀疏数组可以节省存储空间。 2. ...大规模矩阵运算：在处理大规模的矩阵数据时，如果矩阵中存在大量的零元素，使用稀疏数组能显著减少存储和计算开销。 3. 游戏开发：例如表示地图或棋盘上的状态，其中大部分位置可能是空的。...3.稀疏数组转化 1.原理稀疏数组的列数是固定的，为三列，分别为行数，列数，值。第一行代表的是普通二维数组的总行数与总列数，即是一个几乘几的矩阵，后面的值代表非零元素的个数。...第二行即以后，分别指的是非零元素的行，列，以及对应非零元素对应的值，而且有几个非零数值就有几行（在第一行之后）。...2.思路既然要求数组中非零的值的个数，那么就要遍历数组求出值的个数，在表示出值的行数与列数，并且在初始化稀疏数组时要知道这个二维数组的行数，并将普通二维数组中的值以及对应的行和列放入稀疏数组中。

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tf.sparse

张量，它指定了稀疏张量中包含非零值的元素的索引(元素是零索引的)。...indices表示的稠密张量中非零值的指标。返回值：一个int64的二维张量，具有dense_shape [N, ndims]，其中N是张量中非零值的个数，ndims是秩。op将值作为输出产生的操作。...N x R矩阵，在稀疏张量中有非空值的指标，可能不是正则有序的。sp_values:张量。...稀疏张量中隐式零元素对应的输出位置为零(即，不会占用存储空间)，而不管稠密张量的内容(即使它是+/-INF并且INF*0 == NaN)。限制:此Op只向稀疏端广播稠密端，而不向相反方向广播。....): 重新构造稀疏张量，以新的密集形状表示值。retain(...): 在稀疏张量中保留指定的非空值。segment_mean(...): 沿着张量的稀疏段计算平均值。

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C++ 特殊矩阵的压缩算法

稀疏因子越小，表示有效数据越少。稀疏矩阵中的非零元素的存储位置是没有规律的，在压缩存储过程中，除了需要记录非零元素本身外还需要记录其位置信息。...三元组表是一个一维数组，因其中的每一个存储位置需要存储原稀疏矩阵中非零数据的3 个信息（行，列，值）。三元组表名由此而来，也就是说数组中存储的是对象。...前文可知，基于原生稀疏矩阵上的转置时间复杂度为 O(m*n)。基于三元组表的时间复杂度=稀疏矩阵的列数乘以稀疏矩阵中非零数据的个数。...其核心思路如下所述：在原A稀疏矩阵中按列优先进行搜索。统计每一列中非零数据的个数。记录每一列中第一个非零数据在B三元组表中的位置。...稀疏矩阵中第一列中非零数据的个数 int counts[this->cols]= {0}; //计算每一列中非零数据个数 for(int i=0; iterms; i++) counts

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数据结构第四章字符串和多维数组

、列数及非零元数便可作为矩阵M的另一种描述：三元组表表示法对于稀疏矩阵的压缩存储,采取只存储非零元素的方法。...由于稀疏矩阵中非零元素 aij的分布没有规律,因此,要求在存储非零元素值的同时还必须存储该非零元素在矩阵中所处的行号和列号的位置信息,这就是稀疏矩阵的三元组表表示法。...此法关键是要预先确定M中每一列第一个非零元在mb中位置，为确定这些位置，转置前应先求得M的每一列中非零元个数。设两个数组： num[col]：表示矩阵M中第col列中非零元个数。...但是当需进行矩阵加法、减法和乘法等运算时,有时矩阵中非零元素的位置和个数会发生很大的变化。...为了避免大量移动元素,介绍稀疏矩阵的链式存储法———十字链表,它能够灵活地插入因运算而产生的新的非零元素,删除因运算而产生的新的零元素,实现矩阵的各种运算。

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5-数组

，主要分为以下两类：含有大量相同数据元素的矩阵，比如对称矩阵；含有大量 0 元素的矩阵，比如稀疏矩阵、上（下）三角矩阵； ?...3、稀疏矩阵稀疏矩阵是指其中有大量 0 元素，可以只保存这些非零元素以节省存储空间。 ①采用三元组存储法：保存非零元素的行值，列值，和元素本身值。...，现在只需要存储15个元素，我这里只举了个简单的例子，当稀疏矩阵规模更大时，节约内存更明显。...它比三元组多了一个用于记录矩阵中每行第一个非 0 元素在三元组中的存储位置的一维数组 rpos，以上例举例 rops [1, 2, 3, 4] 这就是每行第一个非零元素，在三元组中出现在第几个结点，...我这里例子里，由于原矩阵每行只有一个非零元素，所以没有太大的感觉。

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Matlab矩阵基本操作（定义，运算）

3、特殊矩阵 (1) 魔方矩阵魔方矩阵有一个有趣的性质，其每行、每列及两条对角线上的元素和都相等。对于n阶魔方阵，其元素由1,2,3,…,n2共n2个整数组成。...在许多实际问题中遇到的大规模矩阵中通常含有大量0元素，这样的矩阵称为稀疏矩阵。Matlab支持稀疏矩阵，只存储矩阵的非零元素。...矩阵的密度定义为矩阵中非零元素的个数除以矩阵中总的元素个数。对于低密度的矩阵，采用稀疏方式存储是一种很好的选择。...(3) 从文件中创建稀疏矩阵利用load和spconvert函数可以从包含一系列下标和非零元素的文本文件中输入稀疏矩阵。...3、其他 (1) 非零元素信息 nnz(S) % 返回非零元素的个数 nonzeros(S) % 返回列向量，包含所有的非零元素 nzmax(S) % 返回分配给稀疏矩阵中非零项的总的存储空间

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python的高级数组之稀疏矩阵

稀疏矩阵的定义：具有少量非零项的矩阵（在矩阵中，若数值0的元素数目远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，）则称该矩阵为稀疏矩阵；相反，为稠密矩阵。...非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。稀疏矩阵的两个动机：稀疏矩阵通常具有很大的维度，有时甚大到整个矩阵（零元素）与可用内存不想适应；另一个动机是避免零矩阵元素的运算具有更好的性能。...对于稀疏矩阵，采用二维数组的存储方法既浪费大量的存储单元来存放零元素，又要在运算中浪费大量的时间来进行零元素的无效运算。因此必须考虑对稀疏矩阵进行压缩存储（只存储非零元素）。...indptr[i]:indptr[i+1]]是一个具有行i中非零元素的列索引的整数数组。...即例如第0行的列索引为indices[0:2]=[0,2]（第i行中非零元素的列索引组成的整数数组）,值为data[0:2]=[1,2];第1行的列索引为indices[2:3]=[2],值为data[

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稀疏矩阵的概念介绍

有两种常见的矩阵类型，密集和稀疏。主要区别在于稀疏指标有很多零值。密集的指标没有。这是一个具有 4 列和 4 行的稀疏矩阵的示例。在上面的矩阵中，16 个中有 12 个是零。...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）。...值数组 Value array：顾名思义，它将所有非零元素存储在原始矩阵中。数组的长度等于原始矩阵中非零条目的数量。在这个示例中，有 7 个非零元素。因此值数组的长度为 7。...（这里使用从零开始的索引）行索引数组 Row index array：该数组存储所有当前行和之前行中非零值的累积计数。row_index_array [j] 编码第 j 行上方非零的总数。...最后一个元素表示原始数组中非零元素的数量。长度为 m + 1；其中 m 定义为原始矩阵中的行数。

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matlab 稀疏矩阵乘法,Matlab 矩阵运算

3、特殊矩阵 (1) 魔方矩阵魔方矩阵有一个有趣的性质，其每行、每列及两条对角线上的元素和都相等。对于n阶魔方阵，其元素由1,2,3,…,n2共n2个整数组成。...在许多实际问题中遇到的大规模矩阵中通常含有大量0元素，这样的矩阵称为稀疏矩阵。Matlab 支持稀疏矩阵，只存储矩阵的非零元素。...矩阵的密度定义为矩阵中非零元素的个数除以矩阵中总的元素个数。对于低密度的矩阵，采用稀疏方式存储是一种很好的选择。...(2) 直接创建稀疏矩阵 S=sparse(i,j,s,m,n)，其中i 和j 分别是矩阵非零元素的行和列指标向量，s 是非零元素值向量，m，n 分别是矩阵的行数和列数。...3、其他 (1) 非零元素信息 nnz(S) % 返回非零元素的个数 nonzeros(S) % 返回列向量，包含所有的非零元素 nzmax(S) % 返回分配给稀疏矩阵中非零项的总的存储空间 (2)

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稀疏矩阵的概念介绍

什么是稀疏矩阵？有两种常见的矩阵类型，密集和稀疏。主要区别在于稀疏指标有很多零值。密集的指标没有。这是一个具有 4 列和 4 行的稀疏矩阵的示例。在上面的矩阵中，16 个中有 12 个是零。...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）。...值数组 Value array：顾名思义，它将所有非零元素存储在原始矩阵中。数组的长度等于原始矩阵中非零条目的数量。在这个示例中，有 7 个非零元素。因此值数组的长度为 7。...（这里使用从零开始的索引）行索引数组 Row index array：该数组存储所有当前行和之前行中非零值的累积计数。row_index_array [j] 编码第 j 行上方非零的总数。...最后一个元素表示原始数组中非零元素的数量。长度为 m + 1；其中 m 定义为原始矩阵中的行数。

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CSR存储刚度矩阵

CSR（Compressed Sparse Row Storage Format）是一种非常有效的稀疏矩阵的存储方法，它按行将稀疏矩阵存储在一个一维实型数组中，另外需要建立2个整形一维数组，一个整形数组按行存储每个非零元素所在列的位置...，另一个整形数组存储矩阵每行第一个非零元素所在的位置。...例如，对稀疏矩阵A采用CSR存储 ? 当刚度矩阵规模很大时，CSR存储节约内存的优势能够很好的体现出来。用迭代法求解方程组，刚度矩阵不会产生填充，即零元素位置经迭代计算后还是零元素。...并且在计算过程中主要是矩阵和向量的乘积或者向量之间的点积，刚度矩阵结构不会发生变化，因此，CSR存储方式是采用迭代法求解方程组时刚度矩阵的一种有效存储方式。点击一维变带宽查看一维变带宽存储刚度矩阵。

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数据结构实验之数组二：稀疏矩阵（SDUT 3348）

Problem Description 对于一个n*n的稀疏矩阵M(1 的某个非零数据是否在稀疏矩阵中，如果存在则输出OK，不存在则输出...稀疏矩阵示例图如下： Input 连续输入多组数据，每组数据的第一行是三个整数mu, nu, tu(tu稀疏矩阵的行数、列数和矩阵中非零元素的个数，数据之间用空格间隔，随后tu行输入稀疏矩阵的非零元素所在的行...、列值和非零元素的值，每组数据的最后一行输入要查询的数据k。...Sample Input 3 5 5 1 2 14 1 5 -5 2 2 -7 3 1 36 3 4 28 36 Sample Output OK 没什么好解析的QWQ。

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数据结构实验之数组三：快速转置(SDUT 3347)

Problem Description 转置运算是一种最简单的矩阵运算，对于一个m*n的矩阵M( 1 = 的转置矩阵T是一个n*m的矩阵...显然，一个稀疏矩阵的转置仍然是稀疏矩阵。你的任务是对给定一个m*n的稀疏矩阵( m , n 矩阵的转置矩阵并输出。矩阵M和转置后的矩阵T如下图示例所示。 ...稀疏矩阵M 稀疏矩阵T Input 连续输入多组数据，每组数据的第一行是三个整数mu, nu, tu(tu 稀疏矩阵的行数、...列数和矩阵中非零元素的个数，随后tu行输入稀疏矩阵的非零元素所在的行、列值和非零元素的值，同一行数据之间用空格间隔。...(矩阵以行序为主序) Output 输出转置后的稀疏矩阵的三元组顺序表表示。

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【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、插入元素、遍历打印（按行、按列、打印矩阵）、销毁

但是对于特殊矩阵，如对称矩阵、三角矩阵、对角矩阵和稀疏矩阵等, 如果用这种方式存储，会出现大量存储空间存放重复信息或零元素的情况，这样会造成很大的空间浪费。...由于只有主对角线上有非零元素，只需存储主对角线上的元素即可。三角矩阵：指上三角或下三角的元素都为零的矩阵。同样地，只需存储其中一部分非零元素，可以节省存储空间。...对称矩阵：指矩阵中的元素关于主对角线对称的矩阵。由于对称矩阵的非零元素有一定的规律，可以只存储其中一部分元素，从而减少存储空间。稀疏矩阵：指大部分元素为零的矩阵。...稀疏矩阵是指大部分元素为零的矩阵，而十字链表可以有效地存储和操作这种类型的矩阵。在稀疏矩阵的十字链表中，每个非零元素都由一个节点表示。...通过这种方式，可以用较少的空间表示稀疏矩阵，并且可以快速地进行行和列的遍历操作。每个节点的 LEFT 和 UP 指针可以用来定位其左邻和上邻非零元素，从而实现矩阵的访问和操作。 0.

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