Python Sage中的稀疏矩阵

所以我有一个非常大的矩阵n=70.000，充满了RDF。这当然是不可能的正常矩阵。所以我想使用某种形式的稀疏矩阵，矩阵列中的元素在很多情况下都是0或者都是相同的低RDF

例如：

0   | 0.1 | 0.2 | 0
0   | 0.1 | 0.2 | 0.1
0.1 | 0   | 0   | 0.1
0   | 0.1 | 0.2 | 0

在本例中，第一列为3乘以0，第二列为3乘以0.1

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如何在Sage/Python中初始化这样的矩阵？

scipy具有稀疏矩阵。您可以选择稀疏的行矩阵或列矩阵。

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scipy具有稀疏矩阵。您可以选择稀疏的行矩阵或列矩阵。

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Sage的稀疏矩阵不会利用非零项重复的事实，但它们会利用非零项不多的事实。要定义一个，请使用键为整数对的字典

（行、列）

：

sage:m=矩阵（4,4，{（1,1）：2.1，（2,3）：-0.5}）
圣人：m
[ 0.000000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000]
[ 0.000000000000000   2.10000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000]
[ 0.000000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000 -0.500000000000000]
[ 0.000000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000]
鼠尾草：类型（m）
圣人：m.is_稀疏（）
真的

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您还可以使用

mat.sparse\u matrix（）

将任何矩阵从稠密转换为稀疏，另一种转换方法是

mat.dense\u matrix（）

。

Sage的稀疏矩阵不会利用非零项重复的事实，但他们将利用这样一个事实，即没有多少非零条目。要定义一个，请使用键为整数对的字典

（行、列）

：

sage:m=矩阵（4,4，{（1,1）：2.1，（2,3）：-0.5}）
圣人：m
[ 0.000000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000]
[ 0.000000000000000   2.10000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000]
[ 0.000000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000 -0.500000000000000]
[ 0.000000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000]
鼠尾草：类型（m）
圣人：m.is_稀疏（）
真的

您还可以使用

mat.sparse\u matrix（）

将任意矩阵从稠密转换为稀疏，另一种转换方法是

mat.dense\u matrix（）

sage: m = matrix(4, 4, {(1, 1): 2.1, (2,3): -0.5})
sage: m
[ 0.000000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000]
[ 0.000000000000000   2.10000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000]
[ 0.000000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000 -0.500000000000000]
[ 0.000000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000  0.000000000000000]
sage: type(m)
<type 'sage.matrix.matrix_generic_sparse.Matrix_generic_sparse'>
sage: m.is_sparse()
True