Matriz Scipy CSR

Você é novo na linguagem de programação python e se perguntando por onde começar? Bem, não há uma maneira certa ou errada de começar a aprender a linguagem de programação Python; você pode começar de qualquer lugar. Você pode começar com funções simples para que você possa ter um comando básico sobre o idioma e avançar para métodos e procedimentos complicados. No entanto, seja qual for a maneira que você escolher, você encontrará a Biblioteca Cipy para realizar funções matemáticas, científicas, de otimização ou outras funções relevantes. Scipy é a biblioteca mais usada da linguagem de programação Python, que oferece muitas funções úteis. Neste artigo, pretendemos explorar a função CSR_MATRIX da biblioteca Scipy.

O que é uma função Scipy CSR_Matrix na programação Python?

A Biblioteca Scipy de Programação Python fornece uma função integrada scr_matrix, que significa a linha esparsa compactada. O CSR_MATRIX significa uma matriz esparsa que contém principalmente zeros. Essas matrizes são usadas em operações aritméticas, como multiplicação, adição, divisão, etc. O SCIPY CSR_MATRIX é uma função muito eficiente para executar qualquer tipo de operações aritméticas e também pode levar os produtos de vetor matriz rapidamente. No entanto, é muito lento na execução das operações de fatiamento da coluna e também se torna muito caro ao mudar a estrutura da escassez.

Sintaxe da função scipy csr_matrix:

A sintaxe da função SCIPY CSR_MATRIX é muito simples e fácil de aprender. Lembre -se de que não leva tantos parâmetros como entrada. É preciso apenas um parâmetro que é uma matriz como um parâmetro de entrada e simplesmente retorna sua matriz esparsa. Consulte a seguinte sintaxe:

Aqui, Scipy é o nome da biblioteca que oferece o pacote esparso. Os pacotes esparsos contêm a função CSR_MATRIX junto com os outros métodos úteis. A matriz é a matriz de dados que precisa ser passada para a função CSR_MATRIX para que seu CSR_MATRIX possa ser calculado. Agora que aprendemos a sintaxe da função CSR_MATRIX, estamos prontos para escrever algum código básico.

Exemplo 1:

Este exemplo ajuda você a entender como você pode incorporar facilmente a função CSR_MATRIX em seus programas Python.

importar numpy como np
de Scipy.Importação esparsa CSR_MATRIX
a = np.Array ([0, 0, 1, 0, 5, 0, 2, 0, 2])
print ("A matriz contém:", a)
CSR = csr_matrix (a)
Print ("\ n O CSR da matriz Give é: \ n \ n", CSR)

Na primeira linha do programa, a biblioteca Numpy é importada como NP. Como precisamos criar uma matriz no programa, precisamos da biblioteca Numpy para isso. Depois disso, chamamos a Biblioteca Cipy e colocamos os pacotes esparsos no programa para que possamos usar a função CSR_MATRIX. O “de Scipy.A instrução esparsa de importação csr_matrix ”é usada para importar a biblioteca scipy, o pacote esparso e a função CSR_MATRIX no programa. Uma matriz “A” é inicializada com 9 itens de dados.

Usando a declaração de impressão, os dados na matriz são exibidos no terminal. Depois disso, a matriz é passada para a função csr_matrix () para que a matriz de CSR da matriz dada possa ser criada. Novamente, a declaração de impressão é usada para obter a matriz de CSR calculada da matriz no terminal. Agora, vamos ver o resultado do programa de amostra na seguinte saída:

Se você olhar para a matriz de entrada, o item na segunda posição na matriz é 1, o quarto item é 5, o sexto item é 2 e o oitavo item é 2. Portanto, a função CSR_MATRIX retorna a mesma matriz CSR e seus valores correspondentes.

Exemplo 2:

Anteriormente, usamos uma matriz 1-D simples para entender o funcionamento da função CSR_MATRIX. Aqui, fornecemos uma matriz multidimensional para aprender como a função CSR_MATRIX muda seu funcionamento. Consulte o seguinte código de amostra:

importar numpy como np
de Scipy.Importação esparsa CSR_MATRIX
a = np.Array ([[0, 0, 1], [0, 5, 0], [2, 0, 2]])
print ("A matriz contém: \ n", a)
CSR = csr_matrix (a)
Print ("\ n O CSR da matriz Give é: \ n \ n", CSR)

Como você pode ver, assim como no exemplo anterior, a biblioteca Numpy é importada no programa como NP, e a biblioteca cipy é importada para usar o pacote esparso e sua função csr_matrix. A primeira instrução impressa mostra os dados da matriz e a segunda declaração de impressão mostra a matriz CSR criada da matriz. A matriz é passada para a função CSR_MATRIX para criar sua matriz CSR. Consulte a matriz resultante na seguinte saída:

Como você pode ver, não há alteração na saída. É o mesmo que o anterior.

Exemplo 3:

Agora, aprendemos que a função CSR_MATRIX funciona da mesma forma com todos os tipos de matriz de entrada, seja é unidimensional ou multidimensional. Vamos tentar brincar com o CSR_MATRIX e aplicar algumas outras funções. Aqui, contamos o número de itens diferentes de zero na matriz com a função “count_nonzer ()”. Consulte o seguinte código de referência:

importar numpy como np
de Scipy.Importação esparsa CSR_MATRIX
a = np.Array ([[0, 0, 1], [0, 5, 0], [2, 0, 2]])
print ("A matriz contém: \ n", a)
CSR = csr_matrix (a).count_nonZero ()
IMPRESSÃO IMPRESSÃO ("\ ntotal itens diferentes de zero são:", CSR)

Se você olhar cuidadosamente para o código, o programa é o mesmo que usamos nos exemplos anteriores. A única adição é a função count_nonZero (). A função count_nonZero () conta o número de itens na matriz que não são zero e retorna a contagem. Vamos ver a contagem dos itens diferentes de zero que são apresentados no seguinte:

Exemplo 4:

Vamos aplicar outra função com o CSR_MATRIX em uma matriz. Os zeros podem ser eliminados da matriz e apenas os itens diferentes de zero podem ser devolvidos da matriz CSR. Isso pode ser feito facilmente usando a função eliminate_zeros () com a função csr_matrix. Usamos a função eliminate_zeros () no programa de amostra seguinte para ajudá -lo a entender como você pode fazer o mesmo em seu programa personalizado.

importar numpy como np
de Scipy.Importação esparsa CSR_MATRIX
a = np.Array ([[5, 0, 1], [0, 0, 0], [2, 0, 0]])
print ("A matriz contém: \ n", a)
CSR = csr_matrix (a)
CSR.eliminate_zeros ()
Print ("\ n O CSR da matriz Give é: \ n \ n", CSR)

Veja o código com cuidado e observe que passamos pela primeira vez a matriz fornecida para a função CSR_MATRIX e armazenamos o resultado na variável “CSR”. Em seguida, aplicamos a função eliminate_zeros () na variável com o “CSR.eliminate_zeros () ”declaração. Isso elimina todos os zeros da matriz e retorna apenas os itens diferentes de zero.

Conclusão

Uma rápida recapitulação deste artigo é que aprendemos sobre a necessidade básica da biblioteca scipy em um programa Python. Exploramos a função CSR_MATRIX da biblioteca scipy e pacote esparso. Também demonstramos alguns exemplos úteis e úteis para entender como usar a função CSR_MATRIX em nossos programas usuais.