制作一个 scipy csr 稀疏矩阵 - Python

简介

Scipy是Python的一个开源科学计算库，其中包含的CSR（Compressed Sparse Row）稀疏矩阵是常用的一种矩阵存储格式，在处理大规模稀疏矩阵时具有很高的效率。

本文将介绍如何使用Python及Scipy库制作一个CSR稀疏矩阵。

准备工作

首先，我们需要安装Scipy库，在命令行使用以下命令进行安装：

pip install scipy

安装完成后，我们可以在Python环境中导入Scipy库：

import scipy.sparse as sparse

制作CSR稀疏矩阵

在Scipy库中，我们可以使用csr_matrix方法创建CSR稀疏矩阵。下面是一个制作CSR稀疏矩阵的示例代码：

import numpy as np
import scipy.sparse as sparse

# 创建原始的密集矩阵
dense_matrix = np.array([[1, 0, 0], [0, 2, 0], [3, 4, 0]])

# 创建CSR稀疏矩阵
csr_matrix = sparse.csr_matrix(dense_matrix)

# 打印稀疏矩阵
print(csr_matrix)

运行以上代码，我们可以得到以下输出：

  (0, 0)	1
  (1, 1)	2
  (2, 0)	3
  (2, 1)	4

需要注意的是，以上输出只是稀疏矩阵的一种格式，其中的每行表示一个非零元素的位置以及对应的值。稀疏矩阵还有其它的表现形式，例如COO（Coordinate）、LIL（List of Lists）等，可以根据具体情况选用不同的存储格式。

总结

本文介绍了如何使用Python和Scipy库制作一个CSR稀疏矩阵。需要注意的是，在处理实际数据时需要根据具体需求选用不同的稀疏矩阵存储格式，以提高效率。