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文章目录
- 基本原理
 - 初始化
 - 内置方法
 
基本原理
bsr,即Block Sparse Row,bsr_array即块稀疏行矩阵,顾名思义就是将稀疏矩阵分割成一个个非0的子块,然后对这些子块进行存储。通过输入维度,可以创建一个空的bsr数组,但bsr格式并不可见,需要通过toarray转为数组,才能一窥全貌。
from scipy.sparse import bsr_array
import numpy as np
import sys
bsr = bsr_array((100, 200), dtype=np.int8)
sys.getsizeof(bsr)      # 48
bsr_arr = bsr.toarray() # 转为数组
sys.getsizeof(bsr_arr)  # 20120
 
egtsizeof可查看数据占用的内存,其中bsr占用48byte,转为数组之后占据20k,这就是稀疏矩阵存在的价值。
当然,全零的数组就直接叫全零数组得了,直接存个行列数比bsr还省事儿,接下来构造一个矩阵
from numpy.random import randint, rand
tmp = np.zeros([200,200])
for i in range(30):x, y = randint(195, size=(2))tmp[x:x+5, y:y+5]=rand(5,5)print(tmp.size)            # 40000
bsr = bsr_array(tmp, blocksize=(5,5))    
print(bsr.data.size)       # 2850
print(bsr.indptr.size)     # 41
print(bsr.indices.size)    # 114
print(tmp.size)
 
bsr.data是bsr中存放的矩阵块;bsr.indices为这些矩阵块对应的列号数组;bsr.indptr为索引的行分割数组;这些零零碎碎加在一起也只有3005个数,和40k的tmp相比,可以说压缩效率非常高了。
通过data, indptr和indices,可以将bsr复原为矩阵。首先,列号和数据是一一对应的;其次indptr对索引和数据按行分割。在本例中,indptr的值为0, 2, 6, 8…,则data[0:2]存放在第0行,对应的列号为indices[0:2];data[2:6]存放在第1行,对应的列号为indices[2:6],以此类推。
初始化
bsr_array共有5种初始化方案:
bsr_array(D)D是一个稀疏数组或2×D2\times D2×D数组bsr_array(S)S是另一种稀疏数组bsr_array((M, N),dtype)创建一个shape为(M,N)(M, N)(M,N)的空数组,dtype为数据类型bsr_array((data, ij))ij是坐标数组,可分解为i,j=ij,data是数据数组,设新矩阵为a,则a[i[k], j[k]] = data[k]bsr_array((data, indices, indptr))
前四种方法均有参数blocksize,为块尺寸;后两种方法均有参数shape,为稀疏矩阵的维度。
从原理上来说,通过data, indices, indptr来创建的bsr数组,属于"原生"的bsr数组,其创建规则就是前文提到的复原规则。
内置方法
稀疏数组在计算上并不便捷,所以bsr_array中内置了下列函数,可以高效地完成计算。
| 函数 | expm1, log1p, sqrt, pow, sign | 
| 三角函数 | sin, tan, arcsin, arctan, deg2rad, rad2deg | 
| 双曲函数 | sinh, tanh, arcsinh, arctanh | 
| 索引 | getcol, getrow, nonzero, argmax, argmin, max, min | 
| 舍入 | ceil, floor, trunc | 
| 变换 | conj, conjugate, getH | 
| 统计 | count_nonzero, getnnz, mean, sum | 
| 矩阵 | diagonal, trace | 
| 获取属性 | get_shape, getformat | 
| 计算比较 | multiply, dot, maximum, minimum | 
| 转换 | asformat, asfptype, astype, toarray, todense | 
| 转换 | tobsr, tocoo, tocsc, tocsr, todia, todok, tolil | 
| 更改维度 | set_shape, reshape, resize, transpose | 
| 排序 | sort_indices, sorted_indices | 
| 移除元素 | eliminate_zeros, prune, sum_duplicates | 
| 其他 | copy, check_format, getmaxprint, rint, setdiag | 
