用python完成1.输入一个稀疏矩阵。 2、有效性判断。 3、稀疏数字占比是否低于稀疏比率判断。 4、打印稀疏矩阵和压缩后的结果

时间: 2024-03-24 21:41:45 浏览: 14
以下是用Python实现输入、有效性判断、稀疏比率判断、打印稀疏矩阵和压缩后结果的代码: ```python import numpy as np def input_sparse_matrix(): row, col = map(int, input("请输入稀疏矩阵的行列数,用空格分隔:").split()) matrix = np.zeros((row, col)) for i in range(row): row_data = input("请输入第{}行的数据,用空格分隔:".format(i+1)).split() for j in range(len(row_data)): matrix[i][j] = int(row_data[j]) return matrix def is_valid(matrix): for i in matrix: if len(i) != len(matrix[0]): return False return True def calc_sparse_ratio(matrix): total = matrix.shape[0] * matrix.shape[1] sparse = np.count_nonzero(matrix) return sparse / total def compress_matrix(matrix): compressed = [] row = [] col = [] for i in range(matrix.shape[0]): for j in range(matrix.shape[1]): if matrix[i][j] != 0: compressed.append(matrix[i][j]) row.append(i) col.append(j) return compressed, row, col def print_sparse_matrix(matrix): print("稀疏矩阵:") for i in matrix: print(i) def print_compressed_matrix(compressed, row, col): print("压缩结果:") print("Compressed:", compressed) print("Row:", row) print("Col:", col) if __name__ == "__main__": matrix = input_sparse_matrix() if not is_valid(matrix): print("输入的矩阵不合法!") else: sparse_ratio = calc_sparse_ratio(matrix) print("稀疏比率为:", sparse_ratio) if sparse_ratio < 0.5: print("稀疏比率低于阈值,进行压缩:") compressed, row, col = compress_matrix(matrix) print_sparse_matrix(matrix) print_compressed_matrix(compressed, row, col) else: print("稀疏比率高于阈值,不进行压缩。") ``` 这段代码首先通过`input_sparse_matrix()`函数获取用户输入的稀疏矩阵,然后通过`is_valid()`函数判断矩阵是否合法。接着,通过`calc_sparse_ratio()`函数计算稀疏比率,如果低于0.5,则进行压缩;否则不进行压缩。压缩的结果通过`compress_matrix()`函数得到,最后通过`print_sparse_matrix()`和`print_compressed_matrix()`函数打印出稀疏矩阵和压缩结果。

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