无法理解scipy.sparse.csr_matrix示例

Question

我无法绕开scipy文档中的<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto" android:layout_marginTop="10dp" android:layout_width=“match_parent” android:layout_height="wrap_content" android:orientation="vertical"> <android.support.v7.widget.CardView android:layout_width="@dimen/card_view_item_main_width" android:layout_height="@dimen/card_view_item_main_height" android:layout_gravity="center"> 个示例：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.html

有人可以解释此示例如何工作吗？

csr_matrix

我相信这是遵循这种格式的。

>>> row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) >>> col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2]) >>> data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3)).toarray() array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], [4, 5, 6]])

csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)])

这里的where data, row_ind and col_ind satisfy the relationship a[row_ind[k], col_ind[k]] = data[k].是什么？

Answer 1

这是一个稀疏矩阵。因此，它存储显式索引和这些索引处的值。因此，例如，由于row = 0和col = 0对应于1（示例中所有三个数组的第一个条目）。因此，矩阵的[0,0]项为1。依此类推。

Answer 2

据我了解，在行和列数组中，我们有对应于矩阵中非零值的索引。 a [0，0] = 1，a [0，2] = 2，a [1，2] = 3，依此类推。由于我们没有a [0，1]，a [1，0]，a [1，1]的索引，因此矩阵中的适当值等于0。

此外，也许这个小介绍对您有帮助： https://www.youtube.com/watch?v=Lhef_jxzqCg

Answer 3

  

row = np.array（[0，0，1，2，2，2]）
  col = np.array（[0，2，2，0，1，2]）
  数据= np.array（[1、2、3、4、5、6]）

来自上述数组；

for in in 0〜5
a [row_ind [k]，col_ind [k]] =数据[k]

                  a 
row[0],col[0] = [0,0] = 1 (from data[0])  
row[1],col[1] = [0,2] = 2 (from data[1])  
row[2],col[2] = [1,2] = 3 (from data[2])  
row[3],col[3] = [2,0] = 4 (from data[3])  
row[4],col[4] = [2,1] = 5 (from data[4])  
row[5],col[5] = [2,2] = 6 (from data[5])

所以让我们以形状（3X3）布置矩阵'a'

a
   0  1  2
0 [1, 0, 2]  
1 [0, 0, 3]  
2 [4, 5, 6]

Answer 4

以4 X 4矩阵表示“数据”：

input.nextFloat()

• 'indptr'-索引指针是指向'indices'的指针的链接列表（列 索引指针）...
• indptr [i：i + 1]表示i到i + 1指针的索引
• 数据len（data）的14个代表len ... indptr = np.array（[0,4,7,11，len（data）]）表示'indptr'的其他方式
• 0,4-> 0：4表示指向索引0、1、2、3的指针
• 4,7-> 4：7表示索引0,2,3的指针
• 7,11-> 7:11代表0,1,2,3的指针
• 11,14-> 11:14表示指针1,2,3

Radius of the second circle => 2.5
c(0) radius = 1.0 area = 3.141592653589793
c(1) radius = 2.5 area = 19.634954084936208
c(2) radius = 2.5 area = 19.634954084936208
Total radius of the circles = 6.0
Total area of the circles = 42.4115

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