Python数据分析----scipy稀疏矩阵

一、sparse模块:

python中scipy模块中,有一个模块叫sparse模块,就是专门为了解决稀疏矩阵而生。本文的大部分内容,其实就是基于sparse模块而来的

导入模块:from scipy import sparse

二、七种矩阵类型

  1. coo_matrix
  2. dok_matrix
  3. lil_matrix
  4. dia_matrix
  5. csr_matrix
  6. csc_matrix
  7. bsr_matrix

三、coo_matrix

coo_matrix是最简单的存储方式。采用三个数组row、col和data保存非零元素的信息。这三个数组的长度相同,row保存元素的行,col保存元素的列,data保存元素的值。一般来说,coo_matrix主要用来创建矩阵,因为coo_matrix无法对矩阵的元素进行增删改等操作,一旦矩阵创建成功以后,会转化为其他形式的矩阵。data = [5,2,3,0]

>>> row = [2,2,3,2]
>>> col = [3,4,2,3]
>>> c = sparse.coo_matrix((data,(row,col)),shape=(5,6))
>>> print c.toarray()
[[0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 5 2 0]
 [0 0 3 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0]]
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稍微需要注意的一点是,用coo_matrix创建矩阵的时候,相同的行列坐标可以出现多次。矩阵被真正创建完成以后,相应的坐标值会加起来得到最终的结果。

四、dok_matrix与lil_matrix

dok_matrix和lil_matrix适用的场景是逐渐添加矩阵的元素。

doc_matrix的策略是采用字典来记录矩阵中不为0的元素。自然,字典的key存的是记录元素的位置信息的元祖,value是记录元素的具体值。

>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse import dok_matrix
>>> S = dok_matrix((5, 5), dtype=np.float32)
>>> for i in range(5):
...     for j in range(5):
...             S[i, j] = i + j
...
>>> print S.toarray()
[[ 0.  1.  2.  3.  4.]
 [ 1.  2.  3.  4.  5.]
 [ 2.  3.  4.  5.  6.]
 [ 3.  4.  5.  6.  7.]
 [ 4.  5.  6.  7.  8.]]
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lil_matrix则是使用两个列表存储非0元素。data保存每行中的非零元素,rows保存非零元素所在的列。这种格式也很适合逐个添加元素,并且能快速获取行相关的数据。

>>> from scipy.sparse import lil_matrix
>>> l = lil_matrix((6,5))
>>> l[2,3] = 1
>>> l[3,4] = 2
>>> l[3,2] = 3
>>> print l.toarray()
[[ 0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  3.  0.  2.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.]
 [ 0.  0.  0.  0.  0.]]
>>> print l.data
[[] [] [1.0] [3.0, 2.0] [] []]
>>> print l.rows
[[] [] [3] [2, 4] [] []]
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五、dia_matrix

这是一种对角线的存储方式。其中,列代表对角线,行代表行。如果对角线上的元素全为0,则省略。
如果原始矩阵是个对角性很好的矩阵那压缩率会非常高。
找了网络上的一张图,大家就很容易能看明白其中的原理。

六、csr_matrix与csc_matrix

csr_matrix,全名为Compressed Sparse Row,是按行对矩阵进行压缩的。CSR需要三类数据:数值,列号,以及行偏移量。CSR是一种编码的方式,其中,数值与列号的含义,与coo里是一致的。行偏移表示某一行的第一个元素在values里面的起始偏移位置。
同样在网络上找了一张图,能比较好反映其中的原理。

以官方文档为例,此时data代表的是存储的值的数组,indices代表的是每一行中第几列有对应data中的元素,即从indices中可以推断出列的信息,
indptr则用来推断出行的信息,默认元素开始为0,第一个元素为2,则证明第一行中有2-0=2个元素,所以将data数组中前另个元素写入第一行中,而indices前两个元素为0,2,则代表第0列和第2列。前两第二个元素为3,证明第二行中有3-2=1个元素,该元素为data[2]=3,且存储在indices[2] = 2列中。依次类推

>>> from scipy.sparse import csr_matrix
>>> 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])
>>> csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray()
array([[1, 0, 2],
       [0, 0, 3],
       [4, 5, 6]])
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不难看出,csr_matrix比较适合用来做真正的矩阵运算。

至于csc_matrix,跟csr_matrix类似,只不过是基于列的方式压缩的,不再单独介绍。

七、bsr_matrix

按分块的思想对矩阵进行压缩。

 

摘自:https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/52668477

 

posted on 2018-12-26 14:00  吱吱了了  阅读(4019)  评论(0编辑  收藏  举报

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