scipy.sparse.csr_matrix
时间: 2023-04-27 09:01:38 浏览: 69
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。
相关问题
overlaps = scipy.sparse.csr_matrix(overlaps)
这行代码使用 `scipy.sparse.csr_matrix` 将名为 `overlaps` 的数组转换为稀疏矩阵的压缩稀疏行 (CSR) 格式。
稀疏矩阵是一种特殊的数据结构,用于表示稀疏性高的矩阵,即矩阵中大部分元素为零。相比于密集矩阵,稀疏矩阵可以更有效地存储和处理这种稀疏性高的数据。
`scipy.sparse.csr_matrix` 是 SciPy 库中的一个函数,用于将数组或列表表示的矩阵转换为 CSR 格式的稀疏矩阵。CSR 格式是一种常用的稀疏矩阵存储格式,它通过存储非零元素的值、列索引和行偏移来表示稀疏矩阵。
通过执行 `overlaps = scipy.sparse.csr_matrix(overlaps)`,将数组 `overlaps` 转换为 CSR 格式的稀疏矩阵,并将结果赋值给 `overlaps` 变量。这样做可以节省内存空间并提高后续对稀疏矩阵的操作效率。
scipy.sparse.csr_matrix((values, (row, col)))
scipy.sparse.csr_matrix((values, (row, col))) 是 csr_matrix 类的构造函数之一,用于创建一个稀疏矩阵对象。它接受三个参数:
1. values:一个包含非零元素值的一维数组,按照稀疏矩阵的行顺序排列。它表示矩阵中每个非零元素的值。
2. row:一个包含非零元素对应行索引的一维数组,与 values 数组的元素一一对应。它表示矩阵中每个非零元素所在的行。
3. col:一个包含非零元素对应列索引的一维数组,与 values 数组的元素一一对应。它表示矩阵中每个非零元素所在的列。
通过传入这三个参数,可以根据给定的非零元素值、行索引和列索引来构建一个 CSR 格式的稀疏矩阵对象。这样的构造函数可以方便地从现有的数据中创建稀疏矩阵,而无需先创建稠密矩阵再转换为稀疏格式。