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]]

用三元组表实现稀疏矩阵的转置 代码

假设原始稀疏矩阵的三元组表已经存储在一个列表 `tripletList` 中，每个元素为一个三元组 `(i, j, val)`，表示原矩阵中第 `i` 行第 `j` 列的值为 `val`。

以下是用三元组表实现稀疏矩阵转置的 Python 代码：

def transpose_triplet_list(tripletList):
    # 获取原矩阵的行数和列数
    max_row = max(tripletList, key=lambda x: x[0])[0]
    max_col = max(tripletList, key=lambda x: x[1])[1]

    # 初始化转置后的三元组表
    transposed_list = []

    # 遍历原矩阵的三元组表，将行和列互换
    for i, j, val in tripletList:
        transposed_list.append((j, i, val))

    # 对转置后的三元组表按行和列进行排序
    transposed_list.sort()

    return transposed_list

其中，`max_row` 和 `max_col` 分别表示原矩阵的最大行数和最大列数，由于三元组表中的行和列都是从 1 开始计数的，因此需要找到三元组表中的最大行和最大列。接下来，遍历三元组表中的每个元素，将它们的行和列互换并添加到新的三元组表中。最后，对新的三元组表按行和列进行排序，返回转置后的三元组表。