2020-03-20

CRS矩阵与COO矩阵

• COO（ Coordinate）：把矩阵中不为0的值行号、列号、数值对应存储下来

  
  
  COO矩阵.png
• CRS（Compressed Sparse Row）矩阵：在 from scipy import sparse 中定义CRS时，需要3个数组定义
  
  CRS矩阵

from scipy import sparse
data = np.array([1, 7, 2,  8, 5, 3, 9, 6, 4])         #所有的非零数值
indices = np.array([0, 1, 1, 2, 0, 2, 3, 1, 3])      #所有值得列索引
indptr = np.array([0, 2, 4, 7, 9])             #每行的的非零数据 data[i：i+1]
mtx = sparse.csr_matrix((data,indices,indptr),shape=(4,4))
mtx.todense()

[0] 1 [1] 7 [2] 2 [3] 8 [4] 5 [5] 3 [6] 9 [7] 6 [8] 4 [9]
其中1, 7, 2, 8, 5, 3, 9, 6, 4]是非0数值；
[0], [1], [2], [3], [4], [5], [6]指的是索引，[0，2]，就是指的1，7; [2,4]指的是2，8；[4, 7]指的是5，3，9；[7,9]指的是6，4。