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。
时间: 2023-04-30 07:05:57 浏览: 129
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
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。
稀疏矩阵的压缩储存
稀疏矩阵的压缩存储是一种优化存储空间的方法,适用于矩阵中大部分元素为0的情况。常见的压缩存储方法包括:
1. COO (Coordinate) 格式:将非零元素的值、行索引和列索引分别存储在三个单独的数组中。
2. CSR (Compressed Sparse Row) 格式:将矩阵按行压缩存储,用三个数组分别存储非零元素的值、列索引和行偏移量。
3. CSC (Compressed Sparse Column) 格式:将矩阵按列压缩存储,用三个数组分别存储非零元素的值、行索引和列偏移量。
4. DOK (Dictionary of Keys) 格式:使用字典数据结构存储非零元素的位置和值。
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