scipy.sparse.csr_matrix

时间: 2023-04-27 15:01:38 浏览: 116

python signal测试的使用 python信号处理函数的使用测试 from scipy import signal

python signal测试的使用 python信号处理函数的使用测试 from scipy import signal 提供python2示例代码 import numpy as np from scipy import signal import matplotlib.pyplot as plt b1 = signal.firwin(40,0.5) b2 = signal.firwin(41,[0.3,0.8]) w1,h1 = signal.freqz(b1) w2,h2 = signal.freqz(b2) plt.title('Digital filter frequency response') plt.plot(w1,20*np.log10(np.abs(h1)),'b') plt.plot(w2,20*np.log10(np.abs(h2)),'r') plt.ylabel('Amplitude Response (dB)') plt.xlabel('Frequency (rad/sample)') plt.grid() plt.show() fs = 10e Python中的`signal`模块主要用来处理进程间的信号交互，例如中断、挂起等系统级信号。然而，在描述中提到的代码示例并没有使用标准库中的`signal`模块，而是使用了`scipy.signal`模块，这是一个更高级的信号处理库，主要用于科学计算，特别是信号滤波、频谱分析等方面。 `scipy.signal`模块包含了许多用于信号处理的函数和类，如滤波器设计、系统函数、信号生成、频谱分析等。在提供的代码示例中，主要展示了`firwin`函数和`freqz`函数的使用，以及`welch`函数的一个简要介绍。 1. `scipy.signal.firwin(numtaps, cutoff, width=None, window=‘hamming’, pass_zero=True, scale=True, nyq=None, fs=None)`: 这个函数用于设计FIR（Finite Impulse Response）滤波器，使用窗函数法。参数`numtaps`表示滤波器的长度，`cutoff`是截止频率，`width`可以设置通带或阻带的宽度，`window`选择不同的窗函数，如汉明窗。`pass_zero`指定是否通过直流，`scale`表示是否对滤波器系数进行归一化，`nyq`和`fs`与采样率有关。这段代码中，`firwin`被用于创建两个不同类型的滤波器。 2. `scipy.signal.freqz(b)`: 这个函数计算数字滤波器的频率响应。参数`b`是滤波器的系数。`freqz`返回的是频率轴`w`和幅值响应`h`，在示例中，`20*np.log10(np.abs(h1))`和`20*np.log10(np.abs(h2))`计算了幅值响应的分贝值，并绘制了两个滤波器的频率响应图。 3. `scipy.signal.welch(x, fs=1.0, window='hann', nperseg=None, noverlap=None, nfft=None, detrend='constant', return_onesided=True, scaling='density', axis=-1, average='mean')`: `welch`函数用于估计功率谱密度，通常用于噪声环境中的信号分析。它通过平均多个短时傅立叶变换（STFT）来减小随机噪声的影响。`x`是输入信号，`fs`是采样率，`window`是窗函数类型，`nperseg`是每段数据的长度，`noverlap`是相邻段之间的重叠样本数。其他参数如`detrend`、`return_onesided`、`scaling`和`average`分别控制去趋势、是否返回单边谱、幅度缩放和平均方法。在Python3环境中，学习信号处理通常涉及这些概念，例如如何设计和评估滤波器，以及如何进行频谱分析。在代码中，可以看到如何使用matplotlib库进行图形绘制，这对于理解和可视化信号处理的结果至关重要。 `scipy.signal`模块提供了丰富的工具，使得在Python中进行信号处理变得非常方便。从滤波器设计到频谱分析，它为科研和工程应用提供了强大的支持。通过学习和使用这些函数，开发者可以处理各种复杂信号，包括噪声抑制、特征提取和信号恢复等任务。

scipy.sparse.csr_matrix是一个稀疏矩阵的数据结构，它使用压缩稀疏行（CSR）格式存储矩阵。这种格式可以有效地存储大型稀疏矩阵，因为它只存储非零元素和它们的位置，而不是整个矩阵。这使得它在计算机内存和计算时间方面都更加高效。

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from scipy.sparse import csr_matrix,hstack

scipy.sparse.coo_matrix

the feature vectors of both labeled and unlabeled training instances (a superset of ind.dataset_str.x) as scipy.sparse.csr.csr_matrix object;

pickle.load(f) ModuleNotFoundError: No module named 'scipy.sparse._csr'

scipy.sparse转torch.sparse

module 'scipy.sparse' has no attribute 'coo_array'

nx.from_scipy_sparse_array(matrix)

sparse.csr_matrix

sparse_matrix = csr_matrix((data, (rows, cols)))

sparse_system = csr_matrix((data, (row_indices, col_indices)), shape=(len(system_J_k), len(system_J_k)))

CSR_MATRIX运算

将csr_matrix转换为np.array的python代码

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