search

Hướng dẫn convert coo to csr python - chuyển đổi coo sang csr python

Hỏi lúc: 2 tháng trước
Trả lời: 0
Lượt xem: 170

Tôi đã tìm ra cách thực thi nó trong Python:

Show
nnz= len(value)
rows= max (row_index)+1
csr_row=[0]*(rows+1)

for i in range(nnz):
    csr_row[coo_row[i]+1]=csr_row[coo_row[i]+1]+1
for i in range(rows):
    csr_row[i+1]=csr_row[i+1]+csr_row[i]
    print("after: " , csr_row) # this helps the user follow along

Output:

after: [0, 2, 1, 3]
after: [0, 2, 3, 3]
after: [0, 2, 3, 6]

classScipy.sparse.coo_matrix (arg1, shape = none, dtype = none, copy = false) [nguồn]#scipy.sparse.coo_matrix(arg1, shape=None, dtype=None, copy=False)[source]#

Một ma trận thưa thớt ở định dạng tọa độ.

Còn được gọi là định dạng ‘IJV, hoặc‘ Triplet Triplet.

Điều này có thể được khởi tạo theo nhiều cách: COO_Matrix (D)

với một ma trận dày đặc d

coo_matrix(S)

với một ma trận thưa thớt khác (tương đương với s.tocoo ())

COO_Matrix ((M, N), [DTYPE])

Để xây dựng một ma trận trống với hình dạng (m, n) dtype là tùy chọn, mặc định thành dtype = xông d.

COO_Matrix ((dữ liệu, (i, j)), [hình dạng = (m, n)]) để xây dựng từ ba mảng:

  1. Dữ liệu [:] Các mục của ma trận, theo mọi thứ tự

  2. I [:] Các chỉ số hàng của các mục Ma trận

  3. J [:] Các chỉ số cột của các mục Ma trận

Trong đó A[i[k], j[k]] = data[k]. Khi hình dạng không được chỉ định, nó được suy ra từ các mảng chỉ mục

Ghi chú

Ma trận thưa thớt có thể được sử dụng trong các hoạt động số học: chúng hỗ trợ bổ sung, trừ, nhân, chia và công suất ma trận.

Ưu điểm của định dạng COO

  • tạo điều kiện chuyển đổi nhanh giữa các định dạng thưa thớt

  • cho phép các mục trùng lặp (xem ví dụ)

  • Chuyển đổi rất nhanh sang và từ các định dạng CSR/CSC

Nhược điểm của định dạng COO
  • không hỗ trợ trực tiếp:

    • các phép tính toán học

    • cắt lát

Dự định sử dụng

  • COO là một định dạng nhanh để xây dựng ma trận thưa thớt

  • Khi một ma trận đã được xây dựng, chuyển đổi thành định dạng CSR hoặc CSC cho các hoạt động vector số học và ma trận nhanh

  • Theo mặc định khi chuyển đổi sang định dạng CSR hoặc CSC, các mục trùng lặp (i, j) sẽ được tổng hợp lại với nhau. Điều này tạo điều kiện xây dựng hiệu quả các ma trận phần tử hữu hạn và tương tự. (Xem ví dụ)

Ví dụ

>>> # Constructing an empty matrix
>>> from scipy.sparse import coo_matrix
>>> coo_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray()
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=int8)


>>> # Constructing a matrix using ijv format
>>> row  = np.array([0, 3, 1, 0])
>>> col  = np.array([0, 3, 1, 2])
>>> data = np.array([4, 5, 7, 9])
>>> coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)).toarray()
array([[4, 0, 9, 0],
       [0, 7, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 5]])


>>> # Constructing a matrix with duplicate indices
>>> row  = np.array([0, 0, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> col  = np.array([0, 2, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> data = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> coo = coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4))
>>> # Duplicate indices are maintained until implicitly or explicitly summed
>>> np.max(coo.data)
1
>>> coo.toarray()
array([[3, 0, 1, 0],
       [0, 2, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1]])

Thuộc tínhDtypedTypedtypedtype

Kiểu dữ liệu của ma trận

shape2-tuple2-tuple

Có được hình dạng của một ma trận.

ndimintint

Số lượng kích thước (đây luôn là 2)

nnz

Số lượng các giá trị được lưu trữ, bao gồm các số không rõ ràng.

dữ liệu

Mảng dữ liệu định dạng COO của ma trận

hàng ngang

Mảng chỉ mục hàng định dạng COO của ma trận

col

Mảng chỉ số cột định dạng COO của ma trận

Phương pháp

__len__()

arcsin()

Vòng cung yếu tố khôn ngoan.

after: [0, 2, 1, 3]
after: [0, 2, 3, 3]
after: [0, 2, 3, 6]
0()

Vòng cung yếu tố khôn ngoan.

after: [0, 2, 1, 3]
after: [0, 2, 3, 3]
after: [0, 2, 3, 6]
1()

Có thể bạn quan tâm

Yếu tố khôn ngoan Arctan.

after: [0, 2, 1, 3]
after: [0, 2, 3, 3]
after: [0, 2, 3, 6]
2()

Nguyên tố khôn ngoan Arctanh.

after: [0, 2, 1, 3]
after: [0, 2, 3, 3]
after: [0, 2, 3, 6]
3([axis, out])

Trả về các chỉ số của các phần tử tối đa dọc theo một trục.

after: [0, 2, 1, 3]
after: [0, 2, 3, 3]
after: [0, 2, 3, 6]
4([axis, out])

Trả về các chỉ số của các phần tử tối thiểu dọc theo một trục.

after: [0, 2, 1, 3]
after: [0, 2, 3, 3]
after: [0, 2, 3, 6]
5(format[, copy])

Trả lại ma trận này ở định dạng đã qua.

after: [0, 2, 1, 3]
after: [0, 2, 3, 3]
after: [0, 2, 3, 6]
6()

Ma trận upcast đến định dạng điểm nổi (nếu cần)

after: [0, 2, 1, 3]
after: [0, 2, 3, 3]
after: [0, 2, 3, 6]
7(dtype[, casting, copy])

Đúc các phần tử ma trận thành một loại được chỉ định.

after: [0, 2, 1, 3]
after: [0, 2, 3, 3]
after: [0, 2, 3, 6]
8()

Trân trọng yếu tố.

after: [0, 2, 1, 3]
after: [0, 2, 3, 3]
after: [0, 2, 3, 6]
9([copy])

Liên hợp phức tạp nguyên tố.

>>> # Constructing an empty matrix
>>> from scipy.sparse import coo_matrix
>>> coo_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray()
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=int8)
0([copy])

Liên hợp phức tạp nguyên tố.

>>> # Constructing an empty matrix
>>> from scipy.sparse import coo_matrix
>>> coo_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray()
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=int8)
1()

Trả về một bản sao của ma trận này.

>>> # Constructing an empty matrix
>>> from scipy.sparse import coo_matrix
>>> coo_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray()
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=int8)
2()

Số lượng mục không khác, tương đương với

>>> # Constructing an empty matrix
>>> from scipy.sparse import coo_matrix
>>> coo_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray()
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=int8)
3()

Yếu tố khôn ngoan deg2rad.

>>> # Constructing an empty matrix
>>> from scipy.sparse import coo_matrix
>>> coo_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray()
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=int8)
4([k])

Trả về đường chéo thứ k của ma trận.

>>> # Constructing an empty matrix
>>> from scipy.sparse import coo_matrix
>>> coo_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray()
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=int8)
5(other)

Sản phẩm chấm thông thường

>>> # Constructing an empty matrix
>>> from scipy.sparse import coo_matrix
>>> coo_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray()
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=int8)
6()

Xóa các mục không ra khỏi ma trận

>>> # Constructing an empty matrix
>>> from scipy.sparse import coo_matrix
>>> coo_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray()
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=int8)
7()

Phần tử expm1 khôn ngoan.

>>> # Constructing an empty matrix
>>> from scipy.sparse import coo_matrix
>>> coo_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray()
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=int8)
8()

Sàn yếu tố khôn ngoan.

>>> # Constructing an empty matrix
>>> from scipy.sparse import coo_matrix
>>> coo_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray()
array([[0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0]], dtype=int8)
9()

Trả lại sự chuyển đổi Hermiti của ma trận này.

>>> # Constructing a matrix using ijv format
>>> row  = np.array([0, 3, 1, 0])
>>> col  = np.array([0, 3, 1, 2])
>>> data = np.array([4, 5, 7, 9])
>>> coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)).toarray()
array([[4, 0, 9, 0],
       [0, 7, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 5]])
0()

Có được hình dạng của một ma trận.

>>> # Constructing a matrix using ijv format
>>> row  = np.array([0, 3, 1, 0])
>>> col  = np.array([0, 3, 1, 2])
>>> data = np.array([4, 5, 7, 9])
>>> coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)).toarray()
array([[4, 0, 9, 0],
       [0, 7, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 5]])
1(j)

ndimint

>>> # Constructing a matrix using ijv format
>>> row  = np.array([0, 3, 1, 0])
>>> col  = np.array([0, 3, 1, 2])
>>> data = np.array([4, 5, 7, 9])
>>> coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)).toarray()
array([[4, 0, 9, 0],
       [0, 7, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 5]])
2()

Số lượng kích thước (đây luôn là 2)

>>> # Constructing a matrix using ijv format
>>> row  = np.array([0, 3, 1, 0])
>>> col  = np.array([0, 3, 1, 2])
>>> data = np.array([4, 5, 7, 9])
>>> coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)).toarray()
array([[4, 0, 9, 0],
       [0, 7, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 5]])
3()

Số lượng các giá trị được lưu trữ, bao gồm các số không rõ ràng.

>>> # Constructing a matrix using ijv format
>>> row  = np.array([0, 3, 1, 0])
>>> col  = np.array([0, 3, 1, 2])
>>> data = np.array([4, 5, 7, 9])
>>> coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)).toarray()
array([[4, 0, 9, 0],
       [0, 7, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 5]])
4([axis])

Số lượng các giá trị được lưu trữ, bao gồm các số không rõ ràng.

>>> # Constructing a matrix using ijv format
>>> row  = np.array([0, 3, 1, 0])
>>> col  = np.array([0, 3, 1, 2])
>>> data = np.array([4, 5, 7, 9])
>>> coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)).toarray()
array([[4, 0, 9, 0],
       [0, 7, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 5]])
5(i)

dữ liệu

>>> # Constructing a matrix using ijv format
>>> row  = np.array([0, 3, 1, 0])
>>> col  = np.array([0, 3, 1, 2])
>>> data = np.array([4, 5, 7, 9])
>>> coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)).toarray()
array([[4, 0, 9, 0],
       [0, 7, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 5]])
6()

Mảng dữ liệu định dạng COO của ma trận

>>> # Constructing a matrix using ijv format
>>> row  = np.array([0, 3, 1, 0])
>>> col  = np.array([0, 3, 1, 2])
>>> data = np.array([4, 5, 7, 9])
>>> coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)).toarray()
array([[4, 0, 9, 0],
       [0, 7, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 5]])
7([axis, out])

hàng ngang

>>> # Constructing a matrix using ijv format
>>> row  = np.array([0, 3, 1, 0])
>>> col  = np.array([0, 3, 1, 2])
>>> data = np.array([4, 5, 7, 9])
>>> coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)).toarray()
array([[4, 0, 9, 0],
       [0, 7, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 5]])
8(other)

Mảng chỉ mục hàng định dạng COO của ma trận

>>> # Constructing a matrix using ijv format
>>> row  = np.array([0, 3, 1, 0])
>>> col  = np.array([0, 3, 1, 2])
>>> data = np.array([4, 5, 7, 9])
>>> coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4)).toarray()
array([[4, 0, 9, 0],
       [0, 7, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 5]])
9([axis, dtype, out])

col

>>> # Constructing a matrix with duplicate indices
>>> row  = np.array([0, 0, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> col  = np.array([0, 2, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> data = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> coo = coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4))
>>> # Duplicate indices are maintained until implicitly or explicitly summed
>>> np.max(coo.data)
1
>>> coo.toarray()
array([[3, 0, 1, 0],
       [0, 2, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1]])
0([axis, out])

Mảng chỉ số cột định dạng COO của ma trận

>>> # Constructing a matrix with duplicate indices
>>> row  = np.array([0, 0, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> col  = np.array([0, 2, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> data = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> coo = coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4))
>>> # Duplicate indices are maintained until implicitly or explicitly summed
>>> np.max(coo.data)
1
>>> coo.toarray()
array([[3, 0, 1, 0],
       [0, 2, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1]])
1(other)

Phương pháp

>>> # Constructing a matrix with duplicate indices
>>> row  = np.array([0, 0, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> col  = np.array([0, 2, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> data = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> coo = coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4))
>>> # Duplicate indices are maintained until implicitly or explicitly summed
>>> np.max(coo.data)
1
>>> coo.toarray()
array([[3, 0, 1, 0],
       [0, 2, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1]])
2(other)

Vòng cung yếu tố khôn ngoan.

>>> # Constructing a matrix with duplicate indices
>>> row  = np.array([0, 0, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> col  = np.array([0, 2, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> data = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> coo = coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4))
>>> # Duplicate indices are maintained until implicitly or explicitly summed
>>> np.max(coo.data)
1
>>> coo.toarray()
array([[3, 0, 1, 0],
       [0, 2, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1]])
3()

Vòng cung yếu tố khôn ngoan.

>>> # Constructing a matrix with duplicate indices
>>> row  = np.array([0, 0, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> col  = np.array([0, 2, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> data = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> coo = coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4))
>>> # Duplicate indices are maintained until implicitly or explicitly summed
>>> np.max(coo.data)
1
>>> coo.toarray()
array([[3, 0, 1, 0],
       [0, 2, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1]])
4(n[, dtype])

Yếu tố khôn ngoan Arctan.

>>> # Constructing a matrix with duplicate indices
>>> row  = np.array([0, 0, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> col  = np.array([0, 2, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> data = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> coo = coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4))
>>> # Duplicate indices are maintained until implicitly or explicitly summed
>>> np.max(coo.data)
1
>>> coo.toarray()
array([[3, 0, 1, 0],
       [0, 2, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1]])
5()

Nguyên tố khôn ngoan Arctanh.

>>> # Constructing a matrix with duplicate indices
>>> row  = np.array([0, 0, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> col  = np.array([0, 2, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> data = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> coo = coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4))
>>> # Duplicate indices are maintained until implicitly or explicitly summed
>>> np.max(coo.data)
1
>>> coo.toarray()
array([[3, 0, 1, 0],
       [0, 2, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1]])
6(self, shape[, order, copy])

Trả về các chỉ số của các phần tử tối đa dọc theo một trục.

>>> # Constructing a matrix with duplicate indices
>>> row  = np.array([0, 0, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> col  = np.array([0, 2, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> data = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> coo = coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4))
>>> # Duplicate indices are maintained until implicitly or explicitly summed
>>> np.max(coo.data)
1
>>> coo.toarray()
array([[3, 0, 1, 0],
       [0, 2, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1]])
7(*shape)

Thay đổi kích thước ma trận tại chỗ theo kích thước được đưa ra bởi shape

>>> # Constructing a matrix with duplicate indices
>>> row  = np.array([0, 0, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> col  = np.array([0, 2, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> data = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> coo = coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4))
>>> # Duplicate indices are maintained until implicitly or explicitly summed
>>> np.max(coo.data)
1
>>> coo.toarray()
array([[3, 0, 1, 0],
       [0, 2, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1]])
9()

Rint yếu tố.

A[i[k], j[k]] = data[k]0(shape)

Xem 

>>> # Constructing a matrix with duplicate indices
>>> row  = np.array([0, 0, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> col  = np.array([0, 2, 1, 3, 1, 0, 0])
>>> data = np.array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
>>> coo = coo_matrix((data, (row, col)), shape=(4, 4))
>>> # Duplicate indices are maintained until implicitly or explicitly summed
>>> np.max(coo.data)
1
>>> coo.toarray()
array([[3, 0, 1, 0],
       [0, 2, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 1]])
6.

A[i[k], j[k]] = data[k]2(values[, k])

Đặt các phần tử chéo hoặc ngoài đường chéo của mảng.

A[i[k], j[k]] = data[k]3()

Dấu hiệu yếu tố khôn ngoan.

A[i[k], j[k]] = data[k]4()

Tội lỗi yếu tố.

A[i[k], j[k]] = data[k]5()

Sinh tố khôn ngoan.

A[i[k], j[k]] = data[k]6()

Yếu tố khôn ngoan sqrt.

A[i[k], j[k]] = data[k]7([axis, dtype, out])

Tổng các phần tử ma trận trên một trục nhất định.

A[i[k], j[k]] = data[k]8()

Loại bỏ các mục Ma trận trùng lặp bằng cách thêm chúng lại với nhau

A[i[k], j[k]] = data[k]9()

Yếu tố rám nắng.

shape0()

Tanh nguyên tố khôn ngoan.

shape1([order, out])

Xem DocString cho shape2.

shape3([blocksize, copy])

Chuyển đổi ma trận này để chặn định dạng hàng thưa thớt.

shape4([copy])

Chuyển đổi ma trận này thành định dạng phối hợp.

shape5([copy])

Chuyển đổi ma trận này thành định dạng cột thưa thớt nén

shape6([copy])

Chuyển đổi ma trận này thành định dạng hàng thưa thớt nén

shape7([order, out])

Trả về một đại diện ma trận dày đặc của ma trận này.

shape8([copy])

Chuyển đổi ma trận này thành định dạng đường chéo thưa thớt.

shape9([copy])

Chuyển đổi ma trận này thành từ điển của định dạng khóa.

nnz0([copy])

Chuyển đổi ma trận này thành danh sách các định dạng danh sách.

nnz1([offset])

Trả về tổng dọc theo các đường chéo của ma trận thưa thớt.

nnz2([axes, copy])

Đảo ngược các kích thước của ma trận thưa thớt.

nnz3()

Phần tử khôn ngoan.

__mul__

Định dạng COO trong Python là gì?

COO là một định dạng nhanh để xây dựng ma trận thưa thớt.Khi một ma trận đã được xây dựng, hãy chuyển đổi thành định dạng CSR hoặc CSC cho các hoạt động vector số học và ma trận nhanh.Theo mặc định khi chuyển đổi sang định dạng CSR hoặc CSC, các mục trùng lặp (i, j) sẽ được tổng hợp lại với nhau.a fast format for constructing sparse matrices. Once a matrix has been constructed, convert to CSR or CSC format for fast arithmetic and matrix vector operations. By default when converting to CSR or CSC format, duplicate (i,j) entries will be summed together.

Tại sao CSR nhanh hơn COO?

Có, CSR về mặt lý thuyết nên nhanh hơn COO cho phép nhân vector ma trận;Điều này là do kích thước lưu trữ ở định dạng CSR là O (2NNZ + N) so với O (3NNZs) và phép nhân vectơ ma trận thưa thớt trong nhiều trường hợp bị ràng buộc bộ nhớ.the storage size in CSR format is O(2nnz + n) vs O(3nnzs) and the sparse matrix vector multiplication is in many cases memory bound.

CSR_Matrix là gì?

csr_matrix ((m, n), [dtype]) để xây dựng một ma trận trống với hình dạng (m, n) dtype là tùy chọn, mặc định thành dtype = 'd'.csr_matrix ((data, (row_ind, col_ind)), [spape = (m, n)]) trong đó dữ liệu, row_ind và col_ind thỏa mãn mối quan hệ a [row_ind [k], col_ind [k]] = data [k].to construct an empty matrix with shape (M, N) dtype is optional, defaulting to dtype='d'. csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)]) where data , row_ind and col_ind satisfy the relationship a[row_ind[k], col_ind[k]] = data[k] .

programming python What is Csr_matrix? COO to CSC CSR matrix addition COO format Csr_matrix get indices

Bài Viết Liên Quan

Các vòng lặp trong Python là gì?
Các vòng lặp trong Python là gì?

vòng lặp for được sử dụng khi bạn có một khối mã mà bạn muốn lặp lại một số lần cố định. Vòng lặp for luôn được sử dụng kết hợp với một ...

programming python
Làm cách nào để đặt tên động cho một hàm trong JavaScript?
Làm cách nào để đặt tên động cho một hàm trong JavaScript?

Sử dụng tên động/duy nhất cho các hàm JavaScriptCó những trường hợp bạn sẽ cần sử dụng tên động/duy nhất cho các hàm JavaScriptXem xét tình huống sauĐiều ...

programming javascript
Docker-php
Docker-php

Codefresh có thể làm việc với các dự án Php sử dụng bất kỳ framework phổ biến nào (Laravel, Symphony, CakePHp, v.v. )Dự án php ví dụBạn có thể xem dự án ví ...

programming php
Bao nhiêu tiền trong tiếng Anh là gì?
Bao nhiêu tiền trong tiếng Anh là gì?

Câu hỏi “How many” & “How much”HOW MANY1 – Cách sử dụng “How many” có nghĩa là “bao nhiêu”, nó được dùng trong câu hỏi hỏi về số lượng của các ...

programming bao nhiêu
Định dạng ngày giờ trong Python là gì?
Định dạng ngày giờ trong Python là gì?

Mô-đun datetime trong Python cung cấp các phương thức để làm việc với các giá trị ngày và giờ. Để sử dụng mô-đun này, trước tiên chúng ta phải nhập nó ...

programming python
Tôi có thể thêm HTML vào Python không?
Tôi có thể thêm HTML vào Python không?

Mô-đun này định nghĩa một lớp dùng làm cơ sở để phân tích cú pháp các tệp văn bản được định dạng bằng HTML (Ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản) và ...

programming python
Chúc mừng năm mới 2023
Chúc mừng năm mới 2023

Tết Nguyên đán là một lễ kỷ niệm lớn không chỉ ở Trung Quốc, mà trên toàn thế giới. Việc đánh dấu năm mới âm lịch mang đến pháo hoa, diễu hành, ánh ...

programming 2023
Môi trường thời gian chạy Python trực tuyến
Môi trường thời gian chạy Python trực tuyến

Python 3 Chạyđầu vào stdinnullđầu raCách sử dụng Trình biên dịch/Thông dịch viên Python trực tuyến nàyĐể chạy mã Python trực tuyến, hãy viết mã Python của ...

programming python
Mô hình lập trình tuyến tính trong Excel là gì?
Mô hình lập trình tuyến tính trong Excel là gì?

Để cho Bộ giải Excel biết ô nào trên trang tính đại diện cho các biến quyết định, ràng buộc và hàm mục tiêu, chúng tôi bấm vào nút Bộ giải trên tab Dữ ...

programming excel
Tệp python mở dòng mới
Tệp python mở dòng mới

Python is the main dynamic language used at Google. This style guide is a list of dos and don’ts for Python programsTo help you format code correctly, we’ve created a settings file for Vim. For ...

programming python
Có phải tất cả các chương trình Python đều là mã nguồn mở không?
Có phải tất cả các chương trình Python đều là mã nguồn mở không?

Python đang bùng nổ và trang Github của nó cũng vậy. Năm nay thật tuyệt vời đối với Python và chúng tôi đã thấy một số dự án mã nguồn mở Python rất mạnh ...

programming python
Từ Cần Thơ đến Đà Lạt bao nhiêu km
Từ Cần Thơ đến Đà Lạt bao nhiêu km

Bài viết sau đây của Hoa Dalat Travel về Cần Thơ Đi Đà Lạt sẽ cung cấp cho các bạn những thông tin cực kỳ hữu ích. Đặc biệt là những du khách mới đi ...

programming bao nhiêu
Python json null không được xác định
Python json null không được xác định

Tài liệu này mô tả cách tạo bảng có cột SELECT TO_JSON(STRUCT(1 AS id, [10,20] AS coordinates)) AS pt; 0, chèn dữ liệu JSON vào bảng BigQuery và truy vấn dữ liệu ...

programming python
Thách thức css và giải pháp
Thách thức css và giải pháp

Vượt qua 835 dự án, trong đó Đông Nam Á có 74 và Việt Nam có 16 dự án, đội GDSC của Trường Đại học Hoa Sen (HSU) đã xuất sắc trở thành một trong ba đội ...

programming css
Windows 7 có chạy được python không
Windows 7 có chạy được python không

Python là ngôn ngữ lập trình chính phát triển nhanh nhất trên thế giới. Bạn muốn tham gia với tư cách là một lập trình viên Python và cài đặt Python trên máy ...

programming python
JavaScript là gì và nó được sử dụng như thế nào trong trang web?
JavaScript là gì và nó được sử dụng như thế nào trong trang web?

JavaScript là một ngôn ngữ lập trình máy tính năng động. Nó nhẹ và được sử dụng phổ biến nhất như một phần của trang web, việc triển khai của nó cho ...

programming javascript
MySQL đóng kết nối
MySQL đóng kết nối

Bảo trì cơ sở dữ liệu hoặc máy chủ thường được thực hiện bởi quản trị viên cơ sở dữ liệu vào ban đêm. Tuy nhiên, những thói quen này đôi khi bị ...

programming mysql
Làm cách nào để thêm không gian trong PHP?
Làm cách nào để thêm không gian trong PHP?

Như những người viết mã HTML đều hiểu, khoảng trắng (dòng trống, tab và các khoảng trắng thừa khác) trong mã của bạn có thể giúp duy trì môi trường lập ...

programming php
Giao điểm của n danh sách Python
Giao điểm của n danh sách Python

Trước khi bắt đầu hướng dẫn này, khái niệm giao lộ sẽ được giải thích. Dưới đây, hai được đưa ra làm ví dụDanh sách1 = [4, 7, 23, 9, 6, 11]List2 = [6, 5, ...

programming python
KẾT HỢP MySQL
KẾT HỢP MySQL

Trong bài viết này, tôi sẽ thảo luận về Chức năng COALESCE của MySQL với các ví dụ. Vui lòng đọc bài viết trước của chúng tôi, nơi chúng tôi đã thảo ...

programming mysql

Quảng Cáo

Có thể bạn quan tâm

Kỹ năng nâng cao trong Python là gì?
2 tuần trước . bởi ConvincingSolicitation
Làm cách nào để tạo bản đồ bằng Python?
2 tuần trước . bởi ProletarianSnark
Trang đăng nhập Python
2 tuần trước . bởi ItinerantLicence
Lập trình Python cho Selenium
2 tuần trước . bởi MysticPhilosopher
Làm cách nào để sao chép tệp từ vị trí này sang vị trí khác bằng Python?
2 tuần trước . bởi PrecedingLaurels

Toplist được quan tâm

Quảng cáo

Xem Nhiều

Tạo thư mục có ngày hiện tại trong python
1 tuần trước . bởi PrehistoricBrunch
Han sara bao nhiêu tuổi
1 tuần trước . bởi InnumerableHorseman
Ngày nào cũng uống sữa có tốt không?
6 ngày trước . bởi AnestheticAtheism
Nhận SNMP Python
4 ngày trước . bởi SordidOutdoors
Bộ sưu tập HTML là gì?
2 ngày trước . bởi UsualBabbling
1 thùng nước suối bao nhiêu tiền?
3 ngày trước . bởi DisgracefulBending
Làm cách nào để tìm nạp dữ liệu từ tệp XML trong JavaScript?
1 ngày trước . bởi Low-keyRepentance
Gỡ cài đặt opencv-contrib-python
21 giờ trước . bởi MysteriousEarnestness
Python sử dụng trình thông dịch nào?
20 giờ trước . bởi RushingAcceptance
Xóa phần tử cuối cùng khỏi mảng php
1 tuần trước . bởi DemocraticTheology

Quảng cáo

Token Data

Quảng Cáo

Chúng tôi

Điều khoản

Trợ giúp

Mạng xã hội

DMCA.com Protection Status
Bản quyền © 2021 boxhoidap.com Inc.