Hõredas maatriksis?

2024 Autor: Fiona Howard | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2024-01-10 06:36

Hõreda maatriks on maatriks, mis koosneb enamasti nullväärtustest Hõredad maatriksid erinevad enamasti nullist erineva väärtusega maatriksitest, mida nimetatakse tihedateks maatriksiteks. … Näites on maatriksi 18 elemendi 13 nullväärtust, mis annab selle maatriksi hõreduse skooriks 0,722 ehk umbes 72%.

Millised on hõredate maatriksite tüübid?

Saadaval on seitse hõreda maatriksi tüüpi:

• csc_matrix: tihendatud hõreda veeru vorming.
• csr_matrix: tihendatud hõreda rea vorming.
• bsr_matrix: Blokeeri hõreda rea vorming.
• lil_matrix: loendite loendi vorming.
• dok_matrix: võtmesõnastiku vorming.
• coo_matrix: koordinaatide vorming (teise nimega IJV, kolmikvorming)

Kuidas leida hõreda maatriksi?

Et kontrollida, kas antud maatriks on hõre maatriks või mitte, loendame esm alt maatriksis olevate nullelementide arvu. Seejärel arvutage maatriksi suurus. Et maatriks oleks hõre, peab massiivi nullelementide arv olema suurem kui suurus/2.

Mis on hõre maatriks Pythonis?

Hõredad maatriksid sisaldavad vaid mõnda nullist erinevat väärtust. … Selliste andmete salvestamine kahemõõtmelises maatriksandmestruktuuris on ruumi raiskamine. Samuti on arvutuslikult kulukas esitada hõredate maatriksite esitamine ja nendega töötamine nii, nagu need oleksid tihedad.

Miks me kasutame hõredat maatriksit?

Hõredate maatriksite kasutamine suurt arvu nullväärtusega elemente sisaldavate andmete salvestamiseks võib nii säästa märkimisväärselt mälumahtu kui ka kiirendada nende andmete töötlemist sparse on atribuut, mille saate määrata igale kahemõõtmelisele MATLAB^{® maatriksile, mis koosneb topelt- või loogilistest elementidest.}