Python SciPy Sparse模块学习笔记

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-06-15 11:56 246阅读 0赞

[原文地址][Link 1]

1. sparse模块的官方document地址：http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html

2. sparse matrix的存储形式有很多种，见此帖子http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8580952

不同的存储形式在sparse模块中对应如下：

bsr\_matrix(arg1\[, shape, dtype, copy, blocksize\]) Block Sparse Row matrix

coo\_matrix(arg1\[, shape, dtype, copy\]) A sparse matrix in COOrdinate format.

csc\_matrix(arg1\[, shape, dtype, copy\]) Compressed Sparse Column matrix

csr\_matrix(arg1\[, shape, dtype, copy\]) Compressed Sparse Row matrix

dia\_matrix(arg1\[, shape, dtype, copy\]) Sparse matrix with DIAgonal storage

dok\_matrix(arg1\[, shape, dtype, copy\]) Dictionary Of Keys based sparse matrix.

lil\_matrix(arg1\[, shape, dtype, copy\]) Row-based linked list sparse matrix

3. 要将普通的非稀疏矩阵变为相应存储形式的稀疏矩阵只要如下：（以coo\_matrix为例）

A = coo\_matrix(\[\[1,2\],\[3,4\]\])

或者按照相应存储形式的要求，喂给参数，构建矩阵，以coo为例：

>>> 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\_matrix((data, (row,col)), shape=(4,4)).todense()

matrix(\[\[3, 0, 1, 0\],

\[0, 2, 0, 0\],

\[0, 0, 0, 0\],

\[0, 0, 0, 1\]\])

4. hstack和vstack函数可以将稀疏矩阵横向或者纵向合并，比如：

>>> from scipy.sparse import coo\_matrix, vstack

>>> A = coo\_matrix(\[\[1,2\],\[3,4\]\])

>>> B = coo\_matrix(\[\[5,6\]\])

>>> vstack( \[A,B\] ).todense()

matrix(\[\[1, 2\],

\[3, 4\],

\[5, 6\]\])

但是经过测试，如果A和B的数据形式不一样，不能合并。比如A存储的是字符串，B是数字，那么不能合并。也就是说一个矩阵中的数据格式必须是相同的。

5. diags函数可以建立稀疏的对角矩阵

6. 对于大多数（似乎只处了coo之外）稀疏矩阵的存储格式，都可以进行slice操作，比如对于csc，csr。也可以进行arithmetic operations，矩阵的加减乘除，速度很快。

取矩阵的指定列数，比如取矩阵的第1,3,8列：matrix\[:,\[0,2,7\]\]

7.sparce矩阵的读取。可以像常规矩阵一样通过下标读取。也可以通过getrow(i)，gecol(i)读取特定的列或者特定的行，以及nonzero()读取非零元素的位置。

[Link 1]: http://www.cnblogs.com/yyxayz/p/4094421.html

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