許多同學(xué)可能在使用Python進(jìn)行科學(xué)計(jì)算時(shí)用過稀疏矩陣的構(gòu)造,而python的科學(xué)計(jì)算包scipy.sparse是很好的一個(gè)解決稀疏矩陣構(gòu)造/計(jì)算的包化戳。
下面我介紹一下scipy.sparse包中csc/csr矩陣的構(gòu)造中一個(gè)比較難理解的構(gòu)造方法:
官方文檔(http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csc_matrix.html)中對csc矩陣的構(gòu)造方法中最后一種:
csc_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)])
is the standard CSC representation where the row indices for column i are stored in indices[indptr[i]:indptr[i+1]] and their corresponding values are stored in data[indptr[i]:indptr[i+1]]. If the shape parameter is not supplied, the matrix dimensions are inferred from the index arrays.這個(gè)構(gòu)造方法比較難理解,這里的indptr indices分別是什么呢妻坝?
對于以下代碼來說:
indptr = np.array([0, 2, 3, 6])
indices = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
csc_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray()
indices代表了非零元素的行信息娩梨,它與indptr共同定位元素的行和列
首先對于0列來說 indptr[0]:indptr[1]=[0,1] 再看行indices[0,1]=[0,2] 數(shù)據(jù)data[0,1]=[1,2] 說明列0在行0和2上有數(shù)據(jù)1和2
對于1列來說 indptr[1]:indptr[2]=[2] 行indices[2]=[2] 數(shù)據(jù)data[2]=[3] 說明列2在行2上有數(shù)據(jù)3
對于2列來說 indptr[2]:indptr[3]=[3,4,5] 行indices[3,4,5]=[0,1,2] 數(shù)據(jù)data[3,4,5]=[4,5,6]
所以上述代碼可以得到矩陣:
array([[1, 0, 4],
[0, 0, 5],
[2, 3, 6]])
csc_matrix
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