如何在python中实现稀疏矩阵答案

【问题标题】：How to Implement the Sparse matrix in python如何在python中实现稀疏矩阵
【发布时间】：2021-11-23 14:48:54
【问题描述】：

听说我正在接受用户输入矩阵

print("Enter values for matrix ")
a = []
m = int(input("Number of rows, m = "))
n = int(input("Number of columns, n = "))

for i in range(m):
    l = []
    for j in range(n):
        l.append(int(input("Entry in row: {} column: {}\n".format(i+1,j+1))))
    a.append(l)

print("Matrix - =",a)

如果用户输入是输入矩阵的值行数，m = 2 列数，n = 3 行中条目：1 列：1 1 行中条目：1 列：2 2 行中条目：1 列：3 3 行中条目：2 列：1 4 行中条目：2 列：2 5 行中条目：2 列：3 6 矩阵 - = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]

我正在尝试稀疏矩阵以打印稀疏矩阵： 001 012 023 104 115 126

【问题讨论】：

您刚刚展示了从用户那里获取矩阵元素的方式，请展示您为制作稀疏矩阵所做的工作。
稀疏矩阵的全部意义在于您不会遍历（或存储或以其他方式处理）所有元素，只有非零元素

标签： python python-3.x matrix sparse-matrix

【解决方案1】：

您还需要将行、列值添加到“l”变量，然后在第二个循环内将其重置。追加 'l' 应该发生在第二个循环中

print("Enter values for matrix ")
a = []
m = int(input("Number of rows, m = "))
n = int(input("Number of columns, n = "))

for i in range(m):
    for j in range(n):
        l = []
        l.append(i)
        l.append(j)
        l.append(int(input("Entry in row: {} column: {}\n".format(i+1,j+1))))
        a.append(l)

print("Matrix - =",a)

输出

Matrix - = [[0, 0, 1], [0, 1, 2], [0, 2, 3], [1, 0, 4], [1, 1, 5], [1, 2, 6]]

【讨论】：

这既不是稀疏矩阵也不是作为稀疏矩阵处理的？
我试图匹配 OP 所需的输出。我理解它不是稀疏矩阵，但我的尝试只是产生预期的输出。

【解决方案2】：

要在python中使用稀疏矩阵，只需安装 scipy library。以下是如何将其与 numpy 一起使用的示例。

# Load libraries
import numpy as np

from scipy import sparse

# Create a matrix
matrix = np.array([[0,0],[0,1],[3,0]])

# Create a compressed sparse row (CSR) matrix
matrix_sparse = sparse.csr_matrix(matrix)

# View sparse matrix 
print(matrix_sparse)

【讨论】：

【解决方案3】：

这是获取矩阵值的更好方法。

rows, cols = map(int, input("Enter the number of rows and columns").split())
matrix = []

for i in range(rows):
    matrix.append(list(map(int, input("Enter the row values").split())))

for i in matrix:
    print(*i, sep="", end=" ")

【讨论】：

这既不是稀疏矩阵也不是作为稀疏矩阵处理的？