三元组如何输入矩阵,请列出详细代码
时间: 2024-05-03 14:17:54 浏览: 18
三元组可以通过稀疏矩阵的方式来存储和处理。在Python中,可以使用scipy库中的sparse模块来实现稀疏矩阵的创建和操作。
下面是一个示例代码,可以将三元组输入转换为稀疏矩阵:
```python
from scipy.sparse import coo_matrix
# 三元组数据
data = [1, 2, 3, 4]
row = [0, 1, 2, 2]
col = [1, 2, 0, 2]
# 转换为稀疏矩阵
matrix = coo_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3))
print(matrix.toarray())
```
上述代码中,`data`、`row`和`col`分别表示三元组中的数据、行坐标和列坐标。`coo_matrix`函数的第一个参数用于传递数据和坐标信息,第二个参数是矩阵的形状。最后通过`toarray`方法将稀疏矩阵转换为密集矩阵并打印出来。
相关问题
稀疏矩阵三元组进行乘法输出c语言
假设稀疏矩阵用三个数组来表示,分别为行下标数组row,列下标数组col和值数组val。代码如下:
```c
void sparse_matrix_multiply(int rowA[], int colA[], int valA[], int nA, int mA, int kA,
int rowB[], int colB[], int valB[], int nB, int mB, int kB) {
if(mA != nB) {
printf("Error: The number of columns of A is not equal to the number of rows of B.\n");
return;
}
// 初始化稀疏矩阵C
int max_size = nA * mB;
int rowC[max_size+1], colC[max_size], valC[max_size];
rowC[0] = 0;
int i, j, k, p, q;
for(i = 0; i < nA; i++) {
int row_start = rowC[i];
for(j = 0; j < mB; j++) {
int v = 0;
for(p = rowA[i]; p < rowA[i+1]; p++) {
// 在B矩阵中查找对应元素
for(q = rowB[colA[p]]; q < rowB[colA[p]+1]; q++) {
if(colB[q] == j) {
v += valA[p] * valB[q];
break;
}
}
}
if(v != 0) {
colC[row_start] = j;
valC[row_start] = v;
row_start++;
}
}
rowC[i+1] = row_start;
}
// 输出稀疏矩阵C
printf("row col val\n");
for(i = 0; i < rowC[nA]; i++) {
printf("%3d %3d %3d\n", rowC[i], colC[i], valC[i]);
}
}
```
其中,nA和mA分别表示矩阵A的行数和列数,kA表示A矩阵中的非零元素个数;nB和mB分别表示矩阵B的行数和列数,kB表示B矩阵中的非零元素个数。函数通过遍历稀疏矩阵A和B的非零元素,计算出稀疏矩阵C的每个元素,并将其存储在rowC、colC和valC数组中。最后按照行列值的形式输出稀疏矩阵C。
稀疏矩阵三元组乘法进行输出c语言
假设稀疏矩阵用三个数组来表示,分别为行下标数组row,列下标数组col和值数组val。代码如下:
```c
void sparse_matrix_multiply(int rowA[], int colA[], int valA[], int nA, int mA, int kA,
int rowB[], int colB[], int valB[], int nB, int mB, int kB) {
if(mA != nB) {
printf("Error: The number of columns of A is not equal to the number of rows of B.\n");
return;
}
// 初始化稀疏矩阵C
int max_size = nA * mB;
int rowC[max_size+1], colC[max_size], valC[max_size];
rowC[0] = 0;
int i, j, k, p, q;
for(i = 0; i < nA; i++) {
int row_start = rowC[i];
for(j = 0; j < mB; j++) {
int v = 0;
for(p = rowA[i]; p < rowA[i+1]; p++) {
// 在B矩阵中查找对应元素
for(q = rowB[colA[p]]; q < rowB[colA[p]+1]; q++) {
if(colB[q] == j) {
v += valA[p] * valB[q];
break;
}
}
}
if(v != 0) {
colC[row_start] = j;
valC[row_start] = v;
row_start++;
}
}
rowC[i+1] = row_start;
}
// 输出稀疏矩阵C
for(i = 0; i < nA; i++) {
for(j = 0; j < mB; j++) {
int v = 0;
for(k = rowC[i]; k < rowC[i+1]; k++) {
if(colC[k] == j) {
v = valC[k];
break;
}
}
printf("%d ", v);
}
printf("\n");
}
}
```
其中,nA和mA分别表示矩阵A的行数和列数,kA表示A矩阵中的非零元素个数;nB和mB分别表示矩阵B的行数和列数,kB表示B矩阵中的非零元素个数。函数通过遍历稀疏矩阵A和B的非零元素,计算出稀疏矩阵C的每个元素,并将其存储在rowC、colC和valC数组中。最后再按照普通矩阵的方式输出稀疏矩阵C。注意,需要判断每个位置是否有非零元素,如果有则输出其值,否则输出0。