目录
- 前言
- 一、csr_matrix函数
- 总结
前言
csr_matrix函数主要是用来压缩稀疏矩阵。
一、csr_matrix函数
from scipy.sparse import csr_matrix
import numpy as np
# data：代表的是稀疏矩阵中存储的所有元素
data = np.array([1,2,3,4,5,6])
# indices: 代表的是这6个元素所在的列的位置
indices = np.array([0,2,2,0,1,2])
# indptr: 游标，每一行起始元素的下标
# 1 2|3|4 5 6的下标为：
# 0 1|2|3 4 5
# 最后记录元素的总个数6
indptr = np.array([0,2,3,6])
# 我们使用以上三个变量来记录压缩矩阵。
csr_matrix_0 = csr_matrix((data, indices, indptr), shape = (3,3))
print(csr_matrix_0.toarray())
# 输出：
# [[1 0 2]
# [0 0 3]
# [4 5 6]]
参考文章：
看的懂的.csr_matrix和.csc_matrix.
总结
我累了，毁灭吧。