Python数据分析----scipy稀疏矩阵

python中scipy模块中，有一个模块叫sparse模块，就是专门为了解决稀疏矩阵而生。本文的大部分内容，其实就是基于sparse模块而来的

导入模块：from scipy import sparse

二、七种矩阵类型

1. coo_matrix
2. dok_matrix
3. lil_matrix
4. dia_matrix
5. csr_matrix
6. csc_matrix
7. bsr_matrix

三、coo_matrix

coo_matrix是最简单的存储方式。采用三个数组row、col和data保存非零元素的信息。这三个数组的长度相同，row保存元素的行，col保存元素的列，data保存元素的值。一般来说，coo_matrix主要用来创建矩阵，因为coo_matrix无法对矩阵的元素进行增删改等操作，一旦矩阵创建成功以后，会转化为其他形式的矩阵。data = [5,2,3,0]

>>> row = [2,2,3,2]
>>> col = [3,4,2,3]
>>> c = sparse.coo_matrix((data,(row,col)),shape=(5,6))
>>> print c.toarray()
[[0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0]
 [0 0 0 5 2 0]
 [0 0 3 0 0 0]
 [0 0 0 0 0 0]]

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稍微需要注意的一点是，用coo_matrix创建矩阵的时候，相同的行列坐标可以出现多次。矩阵被真正创建完成以后，相应的坐标值会加起来得到最终的结果。

四、dok_matrix与lil_matrix

dok_matrix和lil_matrix适用的场景是逐渐添加矩阵的元素。

doc_matrix的策略是采用字典来记录矩阵中不为0的元素。自然，字典的key存的是记录元素的位置信息的元祖，value是记录元素的具体值。

>>> import numpy as np
>>> from scipy.sparse import dok_matrix
>>> S = dok_matrix((5, 5), dtype=np.float32)
>>> for i in range(5):
...     for j in range(5):
...             S[i, j] = i + j
...
>>> print S.toarray()
[[ 0.  1.  2.  3.  4.]
 [ 1.  2.  3.  4.  5.]
 [ 2.  3.  4.  5.  6.]
 [ 3.  4.  5.  6.  7.]
 [ 4.  5.  6.  7.  8.]]

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