Scipy CSR -Matrix

Sind Sie neu in der Python -Programmiersprache und fragen sich, wo Sie anfangen sollen? Nun, es gibt keinen richtigen oder falschen Weg, um die Python -Programmiersprache zu lernen. Sie können von überall anfangen. Sie können mit einfachen Funktionen beginnen, damit Sie einen grundlegenden Befehl über die Sprache haben und sich in Richtung komplizierter Methoden und Verfahren bewegen können. Wie auch immer Sie sich entscheiden, Sie werden jedoch auf die Scipy -Bibliothek stoßen, um mathematische, wissenschaftliche, optimierende oder andere relevante Funktionen auszuführen. Scipy ist die am häufigsten verwendete Bibliothek der Python -Programmiersprache, die viele nützliche Funktionen bietet. In diesem Artikel wollen wir die Funktion csr_matrix der Scipy -Bibliothek untersuchen.

Was ist eine scipy csr_matrix -Funktion in der Python -Programmierung?

Die Scipy Library of Python-Programmierung bietet eine integrierte Funktion SCR_MATRIX, die für die komprimierte Sparse-Zeile steht. Die CSR_Matrix bedeutet eine spärliche Matrix, die meistens Nullen enthält. Diese Matrizen werden in arithmetischen Operationen wie Multiplikation, Addition, Teilung usw. verwendet. Die scipy csr_matrix ist eine sehr effiziente Funktion, um alle Arithmetikoperationen auszuführen, und kann auch die Matrixvektorprodukte schnell einnehmen. Es ist jedoch sehr langsam, die Säulenschneidvorgänge durchzuführen, und es wird auch sehr teuer, die Sparsity -Struktur zu ändern.

Syntax der scipy csr_matrix -Funktion:

Die Syntax der scipy csr_matrix -Funktion ist sehr einfach und leicht zu lernen. Denken Sie daran, dass es nicht so viele Parameter als Eingabe dauert. Es dauert nur einen Parameter, der ein Array als Eingabeparameter ist und einfach seine spärliche Matrix zurückgibt. Siehe folgende Syntax:

Hier ist Scipy der Name der Bibliothek, der das spärliche Paket anbietet. Die spärlichen Pakete enthalten zusammen mit den anderen nützlichen Methoden die Funktion csr_matrix zusammen mit den anderen nützlichen Methoden. Das Array ist das Datenarray, das an die Funktion csr_matrix übergeben werden muss, damit die CSR_Matrix berechnet werden kann. Nachdem wir nun die Syntax der CSR_Matrix -Funktion gelernt haben, sind wir bereit, einen grundlegenden Code zu schreiben.

Beispiel 1:

In diesem Beispiel können Sie verstehen, wie Sie die Funktion csr_matrix einfach in Ihre Python -Programme einbeziehen können.

Numph als NP importieren
von Scipy.spärlicher Import CSR_MATRIX
a = np.Array ([0, 0, 1, 0, 5, 0, 2, 0, 2])
print ("Das Array enthält:", a)
csr = csr_matrix (a)
print ("\ n the csr des given array ist: \ n \ n", csr)

In der ersten Zeile des Programms wird die Numpy -Bibliothek als NP importiert. Da wir im Programm ein Array erstellen müssen, brauchen wir die Numpy -Bibliothek dafür. Danach rufen wir die Scipy -Bibliothek an und stecken die spärlichen Pakete in das Programm, damit wir die Funktion csr_matrix verwenden können. Das “von Scipy.Die Aussage des spärlichen Imports CSR_Matrix ”wird zum Importieren der Scipy -Bibliothek, des spärlichen Pakets und der CSR_Matrix -Funktion im Programm verwendet. Ein Array „A“ wird mit 9 Datenelementen initialisiert.

Mit der Druckanweisung werden die Daten im Array am Terminal angezeigt. Danach wird das Array an die Funktion csr_matrix () übergeben, so dass die CSR -Matrix des angegebenen Arrays erstellt werden kann. Auch hier wird die Druckanweisung verwendet, um die berechnete CSR -Matrix des Arrays auf dem Terminal zu erhalten. Lassen Sie uns nun das Ergebnis des Beispielprogramms in der folgenden Ausgabe sehen:

Wenn Sie sich das Eingangsarray ansehen, beträgt das Element an der zweiten Position im Array 1, der vierte Element 5, der sechste Artikel 2 und der achte Element 2 beträgt 2. Daher gibt die Funktion csr_matrix die gleiche CSR -Matrix und ihre entsprechenden Werte zurück.

Beispiel 2:

Zuvor haben wir ein einfaches 1-D-Array verwendet, um die Funktionsweise der Funktion csr_matrix zu verstehen. Hier bieten wir ein mehrdimensionales Array, um zu erfahren, wie die Funktion csr_matrix ihre Arbeit ändert. Siehe den folgenden Beispielcode:

Numph als NP importieren
von Scipy.spärlicher Import CSR_MATRIX
a = np.Array ([[0, 0, 1], [0, 5, 0], [2, 0, 2]])
print ("Das Array enthält: \ n", a)
csr = csr_matrix (a)
print ("\ n the csr des given array ist: \ n \ n", csr)

Wie Sie sehen können, wird die Numpy -Bibliothek genau wie im vorherigen Beispiel im Programm als NP importiert, und die Scipy -Bibliothek wird importiert, um das spärliche Paket und die Funktion csr_matrix zu verwenden. Die erste Druckanweisung zeigt die Daten des Arrays und die zweite Druckanweisung angezeigt die erstellte CSR -Matrix des Arrays. Das Array wird an die Funktion csr_matrix übergeben, um seine CSR -Matrix zu erstellen. Siehe die resultierende Matrix in der folgenden Ausgabe:

Wie Sie sehen können, ändert sich die Ausgabe nicht. Es ist genauso wie der vorherige.

Beispiel 3:

Jetzt haben wir erfahren, dass die CSR_Matrix-Funktion mit jeder Art von Eingabearray gleich funktioniert, unabhängig davon, ob sie eindimensional oder mehrdimensional ist. Versuchen wir, mit dem csr_matrix zu spielen und einige andere Funktionen darauf anzuwenden. Hier zählen wir die Anzahl der Elemente ungleich Null im Array mit der Funktion „count_nonzer ()“. Siehe den folgenden Referenzcode:

Numph als NP importieren
von Scipy.spärlicher Import CSR_MATRIX
a = np.Array ([[0, 0, 1], [0, 5, 0], [2, 0, 2]])
print ("Das Array enthält: \ n", a)
csr = csr_matrix (a).count_nonzero ()
print ("\ ntotal ungleich Null Gegenstände sind:", CSR)

Wenn Sie sich den Code sorgfältig ansehen, ist das Programm das gleiche wie in den vorherigen Beispielen. Die einzige Ergänzung ist die Funktion count_nonZero ()). Die Funktion count_nonzero () zählt die Anzahl der Elemente im Array, die nicht Null sind und die Anzahl zurückgibt. Lassen Sie uns die Anzahl der in den folgenden angegebenen Elemente ungleich Null sehen:

Beispiel 4:

Wenden wir eine weitere Funktion mit der csr_matrix auf einem Array an. Die Nullen können aus dem Array beseitigt werden und nur die Elemente ungleich Null können aus der CSR-Matrix zurückgegeben werden. Dies kann einfach mit der Funktion elimate_zeros () mit der Funktion csr_matrix erfolgen. Wir verwenden die Funktion elimate_zeros () im folgenden Beispielprogramm, um zu verstehen, wie Sie in Ihrem angepassten Programm dasselbe tun können.

Numph als NP importieren
von Scipy.spärlicher Import CSR_MATRIX
a = np.Array ([[5, 0, 1], [0, 0, 0], [2, 0, 0]])
print ("Das Array enthält: \ n", a)
csr = csr_matrix (a)
CSR.elimate_zeros ()
print ("\ n the csr des given array ist: \ n \ n", csr)

Schauen Sie sich den Code sorgfältig an und stellen Sie fest, dass wir das angegebene Array zuerst an die Funktion csr_matrix übergeben und das Ergebnis in der Variablen „CSR“ gespeichert haben. Dann haben wir die Funktion elimate_zeros () auf der Variablen mit dem „CSR) angewendet.elimate_zeros () ”Anweisung. Dadurch werden alle Nullen aus dem Array beseitigt und gibt nur die Elemente ungleich Null zurück.

Abschluss

Eine kurze Zusammenfassung dieses Artikels ist, dass wir in einem Python -Programm über das Grundbedürfnis der Scipy Library erfahren haben. Wir haben die Funktion csr_matrix der Scipy -Bibliothek und des spärlichen Pakets untersucht. Wir haben auch einige nützliche und einfache Beispiele gezeigt, um zu verstehen, wie die Funktion csr_matrix in unseren üblichen Programmen verwendet wird.