[译]coo_matrix

coo_matrix(D)

密集矩阵
coo_matrix(S)

另一个稀疏矩阵S，等价于S.tocoo()
coo_matrix((M, N), [dtype])

构造一个(M, N)结构的0矩阵，dtype可选，默认’d’
coo_matrix((data, (i, j)), [shape=(M, N)])

从三种方式构造：
- data[:] 非零数据
- i[:] matrix entries矩阵元素的行索引
- j[:] 矩阵元素的列索引

作用

稀疏矩阵可用于算数运算：支持加减乘除以及矩阵运算。

COO形式优点：

稀疏格式间的快速转换
允许复制元素
与CSR/CSC形式间快速互换

COO形式缺点：（不能直接支持）

算术运算
切片

推荐用法

COO是构建稀疏矩阵的快速形式
只有矩阵构建后，再转成CSR、CSC形式用于快速算术及矩阵运算
默认情况下，当转成CSR、CSC形式，(i,j)元素副本会被求和。这有助于快速构建有限元素矩阵。

Examples

>>> from scipy.sparse import coo_matrix
>>> coo_matrix((3,4), dtype=np.int8).todense()
matrix([[0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 0]], dtype=int8)

>>>

>>> row  = np.array([0,3,1,0])
>>> col  = np.array([0,3,1,2])
>>> data = np.array([4,5,7,9])
>>> coo_matrix((data,(row,col)), shape=(4,4)).todense()
matrix([[4, 0, 9, 0],[0, 7, 0, 0],[0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 5]])

>>>

>>> # example with duplicates
>>> row  = np.array([0,0,1,3,1,0,0])
>>> col  = np.array([0,2,1,3,1,0,0])
>>> data = np.array([1,1,1,1,1,1,1])
>>> coo_matrix((data, (row,col)), shape=(4,4)).todense()
matrix([[3, 0, 1, 0],[0, 2, 0, 0],[0, 0, 0, 0],[0, 0, 0, 1]])

Methods

Methods	意义
`tocsc`()	Compressed Sparse Column 形式的副本
`tocsr`()	Compressed Sparse Row 形式的副本
`todense`([order, out])	返回这个矩阵的稠密表示

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[译]coo_matrix

scipy.sparse.coo_matrix

coo_matrix(D)

coo_matrix(S)

coo_matrix((M, N), [dtype])

coo_matrix((data, (i, j)), [shape=(M, N)])

data[:] 非零数据

i[:] matrix entries矩阵元素的行索引

j[:] 矩阵元素的列索引

作用

COO形式优点：

COO形式缺点：（不能直接支持）

推荐用法

Examples

Methods

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