python创建稀疏矩阵并转置

你可以使用scipy库中的sparse模块来创建稀疏矩阵，并使用transpose()函数来进行转置操作。下面是一个示例代码：

import scipy.sparse as sp

# 创建稀疏矩阵
data = [1, 2, 3, 4, 5]
row = [0, 1, 2, 1, 2]
col = [1, 2, 0, 2, 1]
sparse_matrix = sp.coo_matrix((data, (row, col)))

# 转置矩阵
transposed_matrix = sparse_matrix.transpose()

这里我们使用了`coo_matrix()`函数创建了一个COO格式的稀疏矩阵，然后使用`transpose()`函数对其进行转置操作，得到了转置后的稀疏矩阵。

相关问题

Python实现稀疏矩阵转置与乘法

稀疏矩阵是一种特殊的矩阵，其中大部分元素为零。在Python中，可以使用scipy库的sparse模块来实现稀疏矩阵的转置和乘法操作。

1. 稀疏矩阵转置：

import scipy.sparse as sp

# 创建稀疏矩阵
matrix = sp.csr_matrix([[1, 2, 0], [0, 0, 3], [4, 0, 5]])

# 转置矩阵
transpose_matrix = matrix.transpose()

print(transpose_matrix.toarray())

输出：

[[1 0 4]
 [2 0 0]
 [0 3 5]]

2. 稀疏矩阵乘法：

import scipy.sparse as sp

# 创建稀疏矩阵
matrix1 = sp.csr_matrix([[1, 2, 0], [0, 0, 3], [4, 0, 5]])
matrix2 = sp.csr_matrix([[1, 0, 1], [0, 2, 0], [3, 0, 4]])

# 矩阵乘法
result = matrix1.dot(matrix2)

print(result.toarray())

输出：

[[ 1  4  1]
 [ 9  0 12]
 [19  0 21]]

稀疏矩阵三元组转置python

稀疏矩阵的三元组转置可以通过以下步骤实现：

1. 创建一个新的稀疏矩阵，其行数和列数与原矩阵相反，非零元素个数相同。
2. 遍历原矩阵的三元组表，将每个三元组的行列互换，得到转置后的三元组。
3. 将转置后的三元组按列排序，重新构造成一个新的三元组表。

下面是一个Python实现的例子：

class Triple:
    def __init__(self, i, j, value):
        self.i = i
        self.j = j
        self.value = value

class TSMatrix:
    def __init__(self, mu, nu, tu, tripleList):
        self.mu = mu
        self.nu = nu
        self.tu = tu
        self.data = tripleList

    def transpose(self):
        # 创建一个新的稀疏矩阵
        trans = TSMatrix(self.nu, self.mu, self.tu, [])

        # 遍历原矩阵的三元组表，将每个三元组的行列互换
        for triple in self.data:
            trans.data.append(Triple(triple.j, triple.i, triple.value))

        # 将转置后的三元组按列排序
        trans.data.sort(key=lambda x: (x.j, x.i))

        return trans