有没有一种html" target="_blank">方法可以从a转换pandas.SparseDataFrame
为scipy.sparse.csr_matrix
,而不会在内存中生成密集矩阵?
scipy.sparse.csr_matrix(df.values)
不起作用,因为它生成一个密集矩阵,该矩阵被强制转换为csr_matrix
。
提前致谢!
熊猫文档讨论了将稀疏稀疏性实验转换为SparseSeries.to_coo:
http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/sparse.html#interaction-with-
scipy-sparse
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编辑-这是来自multiindex的特殊功能,而不是数据框。参见其他答案。注意日期的差异。
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从0.20.0开始,存在sdf.to_coo()
和的multiindex
ss.to_coo()
。由于稀疏矩阵本质上是2d的,因此对于(有效)1d数据序列要求多索引是有意义的。而数据框可以代表一个表或二维数组。
当我第一次回答这个问题时,这个稀疏的数据框/系列功能是实验性的(2015年6月)。
问题内容: 我有一个Sqlite数据库,其中包含以下类型的架构: 该表包含术语及其在文档中的各自计数。喜欢 该矩阵可以被视为稀疏矩阵,因为每个文档都包含很少的具有非零值的项。 我将如何使用numpy从稀疏矩阵创建密集矩阵,因为我必须使用余弦相似度来计算文档之间的相似度。 这个密集的矩阵看起来像一个表格,第一列为docid,所有术语列为第一行,其余单元格将包含计数。 问题答案: 我用熊猫解决了这个问
稀疏矩阵(Sparse Matrix) 注:压缩存储的矩阵可以分为特殊矩阵和稀疏矩阵。对于那些具有相同元素或零元素在矩阵中分布具有一定规律的矩阵,被称之为特殊矩阵。对于那些零元素数据远远多于非零元素数目,并且非零元素的分布没有规律的矩阵称之为稀疏矩阵。 1. 稀疏矩阵的概念 在矩阵中,若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目时,则称该矩阵为稀疏矩阵。与之相反,若非0元素数目占大多数时,则称该矩阵
问题内容: 我注意到Pandas现在已支持稀疏矩阵和数组。目前,我创建这样的: 有没有办法用或创建一个?转换为密集格式会严重破坏RAM。谢谢! 问题答案: 不支持直接转换ATM。欢迎捐款! 试试这个,在内存上应该没问题,因为SpareSeries很像csc_matrix(用于1列),而且空间效率很高
2.5.1 介绍 (密集) 矩阵是: 数据对象 存储二维值数组的数据结构 重要特征: 一次分配所有项目的内存 通常是一个连续组块,想一想Numpy数组 快速访问个项目(*) 2.5.1.1 为什么有稀疏矩阵? 内存,增长是n**2 小例子(双精度矩阵): In [2]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.li
我正在实现一个稀疏矩阵类,使用映射向量来存储数据(映射表示矩阵的一行,其中键是列的索引,值是该位置的maitrix的值)我已经编写了计算行列式的函数,但我不知道是否有一种方法可以计算这种节省的时间(因为矩阵是稀疏的,大多数值为零)在这里我的实现: 这是类接口 我计算行列式的方式是什么?假设运算符()以这种方式重载 提前感谢您的帮助
问题内容: 我有一个很大的csv文件,其中列出了图中节点之间的连接。例: 0001,95784 0001,98743 0002,00082 0002,00091 因此,这意味着节点id 0001连接到节点95784和98743,依此类推。我需要将其读入numpy中的稀疏矩阵。我怎样才能做到这一点?我是python的新手,所以有关此的教程也将有所帮助。 问题答案: 使用scipy的lil_matri