分类：稀疏矩阵

2021
07-17

Python 如何解决稀疏矩阵运算

用Python求解微分线性方程因为之前用matlab也编写过，所以前不久试着用python写，感觉之间互通点也蛮多的，易理解。题目：稀疏线性方程组的求解方法简单的方程如：AX=b其中python有很多功能库，这些库对于编程很有帮助，可以在pycharm的ProjectInterpreter导入库，例如numpy、os、scipy等比较基础的库，下面是用来求解的代码：importnumpyasnpfromscipyimportlinalgimportos#输入矩阵维数print("你好，这里是计算稀疏矩阵... 继续阅读 >

2021
07-17

python scipy 稀疏矩阵的使用说明

稀疏矩阵格式coo_matrixcoo_matrix是最简单的稀疏矩阵存储方式，采用三元组(row,col,data)(或称为ijvformat)的形式来存储矩阵中非零元素的信息。在实际使用中，一般coo_matrix用来创建矩阵，因为coo_matrix无法对矩阵的元素进行增删改操作；创建成功之后可以转化成其他格式的稀疏矩阵（如csr_matrix、csc_matrix）进行转置、矩阵乘法等操作。coo_matrix可以通过四种方式实例化，除了可以通过coo_matrix(D),D代表密集矩阵；coo... 继续阅读 >

2020
09-27

Python稀疏矩阵及参数保存代码实现

1.稀疏矩阵的建立：coo_matrix()fromscipy.sparseimportcoo_matrix#建立稀疏矩阵data=[1,2,3,4]row=[3,6,8,2]col=[0,7,4,9]c=coo_matrix((data,(row,col)),shape=(10,10))#构建10*10的稀疏矩阵，其中不为0的值和位置在第一个参数print(c)2.稀疏矩阵转化为密集矩阵：todense()d=c.todense()print(d)3.将一个0值很多的矩阵转化为稀疏矩阵e=coo_matrix(d)#将一个0值很多的矩阵转为稀疏矩阵print(e)4.save：类似... 继续阅读 >