稀疏矩阵是一系列数字，其中大部分项是0。存储稀疏矩阵的一个高效方式是字典，其中键是非0值的位置，值是序列中该位置对应的值。例如，序列0 0 0 0 0 4 0 0 2 9可以表示为字典{5:4,8:2,9:9}。编写函数sparsearraysum，参数是两个这样的字典a和b，得到一个表示向量和的稀疏矩阵。也就是说，结果中位置i的值是a和b中位置i上值的和。假设稀疏矩阵数字序列长度为10。

稀疏矩阵是一系列数字，其中大部分项是0。存储稀疏矩阵的一个高效方法是字典，其中键是非0值的位置，值是序列中该位置对应的值。例如，序列[0, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 2, 9]可以表示为字典{5:4, 8:2, 9:9}。编写函数sparsearraysum，参数是两个这样的字母a和b，得到一个表示向量和的稀疏矩阵。也就是说，在序列表示中，函数应该返回具有相同长度10的向量和的稀疏矩阵。假设稀疏矩阵数字序列长度为10。

相关问题

字典特征提取稀疏矩阵

字典特征提取是一种常用的数据降维和表示学习技术，特别是在计算机视觉和自然语言处理领域。它特别适用于稀疏矩阵，如文本数据中的词频矩阵或图像数据中的像素值矩阵。

在稀疏矩阵中，比如文档-词频矩阵，每个文档可以用一列向量表示，其中非零元素对应于词汇表中的词及其频率。字典（Dictionary）通常是一组基向量或者模式，这些向量代表了原始数据的不同潜在特征。通过这种转换，我们可以将原始数据映射到这个低维度空间，即找到一组最能解释原始数据差异的基底。

特征提取的过程可以分为两个步骤：
1. **构造字典**：通过对训练数据的学习（如SVD、PCA、LSA等），生成一组线性独立的基向量，作为特征的模板。
2. **稀疏编码**：对于新的样本，通过寻找字典中的最佳组合来近似其向量表示，使得新样本在字典表示下的系数尽可能地保持稀疏。

python稀疏矩阵

Python中的稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为0的矩阵。在Python中，有多种方式可以表示稀疏矩阵，其中最常用的是COO格式、CSR格式和CSC格式。COO格式是最简单的稀疏矩阵存储方式，采用三元组(row, col, data)的形式来存储矩阵中非零元素的信息。CSR格式和CSC格式则是基于COO格式的一种压缩存储方式，它们可以更高效地进行矩阵乘法等操作。

除了COO、CSR和CSC格式，Python中还有一些其他的稀疏矩阵存储方式，比如DOK格式和LIL格式。DOK格式是一种基于字典的稀疏矩阵存储方式，它非常适合于增量构建稀疏矩阵，并且一旦构建，就可以快速地转换为COO格式。LIL格式则是一种基于列表的稀疏矩阵存储方式，它可以方便地进行增删改操作，但是在进行矩阵乘法等操作时效率较低。

Python中的稀疏矩阵可以使用scipy.sparse模块进行创建和操作。scipy.sparse模块提供了COO、CSR、CSC、DOK和LIL等多种稀疏矩阵格式的支持，同时也提供了一些常用的稀疏矩阵操作，比如矩阵乘法、转置、求逆等。