当前位置: 首页 > news >正文

Scipy稀疏矩阵bsr_array

文章目录

    • 基本原理
    • 初始化
    • 内置方法

基本原理

bsr,即Block Sparse Row,bsr_array即块稀疏行矩阵,顾名思义就是将稀疏矩阵分割成一个个非0的子块,然后对这些子块进行存储。通过输入维度,可以创建一个空的bsr数组,但bsr格式并不可见,需要通过toarray转为数组,才能一窥全貌。

from scipy.sparse import bsr_array
import numpy as np
import sys
bsr = bsr_array((100, 200), dtype=np.int8)
sys.getsizeof(bsr)      # 48
bsr_arr = bsr.toarray() # 转为数组
sys.getsizeof(bsr_arr)  # 20120

egtsizeof可查看数据占用的内存,其中bsr占用48byte,转为数组之后占据20k,这就是稀疏矩阵存在的价值。

当然,全零的数组就直接叫全零数组得了,直接存个行列数比bsr还省事儿,接下来构造一个矩阵

from numpy.random import randint, rand
tmp = np.zeros([200,200])
for i in range(30):x, y = randint(195, size=(2))tmp[x:x+5, y:y+5]=rand(5,5)print(tmp.size)            # 40000
bsr = bsr_array(tmp, blocksize=(5,5))    
print(bsr.data.size)       # 2850
print(bsr.indptr.size)     # 41
print(bsr.indices.size)    # 114
print(tmp.size)

bsr.databsr中存放的矩阵块;bsr.indices为这些矩阵块对应的列号数组;bsr.indptr为索引的行分割数组;这些零零碎碎加在一起也只有3005个数,和40k的tmp相比,可以说压缩效率非常高了。

通过data, indptrindices,可以将bsr复原为矩阵。首先,列号和数据是一一对应的;其次indptr对索引和数据按行分割。在本例中,indptr的值为0, 2, 6, 8…,则data[0:2]存放在第0行,对应的列号为indices[0:2]data[2:6]存放在第1行,对应的列号为indices[2:6],以此类推。

初始化

bsr_array共有5种初始化方案:

  • bsr_array(D) D是一个稀疏数组或2×D2\times D2×D数组
  • bsr_array(S) S是另一种稀疏数组
  • bsr_array((M, N),dtype) 创建一个shape为(M,N)(M, N)(M,N)的空数组,dtype为数据类型
  • bsr_array((data, ij)) ij是坐标数组,可分解为i,j=ijdata是数据数组,设新矩阵为a,则a[i[k], j[k]] = data[k]
  • bsr_array((data, indices, indptr))

前四种方法均有参数blocksize,为块尺寸;后两种方法均有参数shape,为稀疏矩阵的维度。

从原理上来说,通过data, indices, indptr来创建的bsr数组,属于"原生"的bsr数组,其创建规则就是前文提到的复原规则。

内置方法

稀疏数组在计算上并不便捷,所以bsr_array中内置了下列函数,可以高效地完成计算。

函数expm1, log1p, sqrt, pow, sign
三角函数sin, tan, arcsin, arctan, deg2rad, rad2deg
双曲函数sinh, tanh, arcsinh, arctanh
索引getcol, getrow, nonzero, argmax, argmin, max, min
舍入ceil, floor, trunc
变换conj, conjugate, getH
统计count_nonzero, getnnz, mean, sum
矩阵diagonal, trace
获取属性get_shape, getformat
计算比较multiply, dot, maximum, minimum
转换asformat, asfptype, astype, toarray, todense
转换tobsr, tocoo, tocsc, tocsr, todia, todok, tolil
更改维度set_shape, reshape, resize, transpose
排序sort_indices, sorted_indices
移除元素eliminate_zeros, prune, sum_duplicates
其他copy, check_format, getmaxprint, rint, setdiag
http://www.lryc.cn/news/4335.html

相关文章:

  • LeetCode笔记:Weekly Contest 332
  • autox.js在vscode(win7)与雷神模拟器上的开发环境配置
  • 创建阿里云物联网平台
  • 【链式二叉树】数据结构链式二叉树的(万字详解)
  • Koa2篇-简单介绍及使用
  • Linux ALSA 之十一:ALSA ASOC Path 完整路径追踪
  • 【Spring Cloud总结】1、服务提供者与服务消费者快速上手
  • 若依项目学习之登录生成验证码
  • 计算机网络5:数据在两台计算机之间是怎样传输的?
  • 就现在!为元宇宙和Web3对互联网的改造做准备!
  • 【mysql数据库】
  • 【测试开发】web 自动化测试 --- selenium4
  • Elasticsearch7.8.0版本进阶——路由计算
  • c#反射-获取属性和字段的值
  • 前后端分离-小项目-1前端布局
  • 基于jsp的网络电子相册的设计与实现
  • Python快速上手系列--类--详解篇
  • Dubbo基本原理和用法讲解
  • TCP详解及面试相关问题
  • LVGL V9.0基于VS2022仿真搭建
  • 多线程面试题开胃菜2(5道)
  • 第三次作业
  • 基础算法(直接插入,希尔排序,快排,归并,折半查找)
  • 电子学会2022年12月青少年软件编程(图形化)等级考试试卷(一级)答案解析
  • 基于JAVA的超级玛丽设计与实现
  • 硬件工程师入门基础知识(一)基础元器件认识(二)
  • Python-项目实战--贪吃蛇小游戏-游戏框架搭建(2)
  • JVM基础
  • Android 内存优化(基础轮)必看~
  • STM32单片机GSM短信自动存取快递柜