SciPy 稀疏矩阵

SciPy 稀疏矩阵

概述

在科学计算中，稀疏矩阵是一种特殊类型的矩阵，其中大部分元素为零。这种矩阵结构在许多实际应用中非常常见，例如在模拟物理系统、处理大型数据集或进行图形分析时。由于稀疏矩阵中非零元素的分布不均匀，因此需要特殊的存储和计算方法来提高效率和节省内存。SciPy 是一个强大的 Python 库，专门用于科学计算。它提供了多种稀疏矩阵的存储格式和操作函数，使得处理大型稀疏矩阵变得高效和方便。

稀疏矩阵的存储格式

SciPy 支持多种稀疏矩阵的存储格式，主要包括以下几种：

1. COO（Coordinate）格式：这是一种简单的存储格式，通过三个数组分别存储非零元素的行索引、列索引和值。COO 格式适合于创建和修改稀疏矩阵。

2. CSR（Compressed Sparse Row）格式：这是一种高效的存储格式，通过三个数组分别存储非零元素的值、列索引和行指针。CSR 格式适合于矩阵向量乘法和行切片操作。

3. CSC（Compressed Sparse Column）格式：与 CSR 格式类似，CSC 格式通过三个数组分别存储非零元素的值、行索引和列指针。CSC 格式适合于矩阵向量乘法和列切片操作。

4. LIL（List of Lists）格式：LIL 格式通过两个列表存储非零元素，一个列表存储每行的非零列索引，另一个列表存储对应的非零值。LIL 格式适合于逐行构建和修改稀疏矩阵。

创建稀疏矩阵

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