Python程序以确定给定矩阵是否为稀疏矩阵
矩阵是由一组按行和列排列的数字构成的矩形阵列。其中,m和n为其维数,“m X n”即为其名称。
如果矩阵中非零元素的数量远小于零元素的数量,则称其为 稀疏矩阵 。
上述矩阵为4X5矩阵,其中大多数数字为零。仅有几个非零元素,因此我们可以称之为稀疏矩阵。
为了判断给定矩阵是否为稀疏矩阵,我们需要比较所有元素和零元素的数量。如果零元素的数量超过矩阵元素数量的一半,则可以称之为稀疏矩阵。
让我们讨论一下不同的方法来判断给定矩阵是否为稀疏矩阵。
使用for循环
使用for循环,我们可以轻松遍历Python中的数组元素。
示例
我们将首先遍历矩阵行并计算每行中存在的零元素数。然后将计数值存储到计数器变量中。
之后,我们将比较计数器变量中的值与矩阵元素数量的一半,以判断给定矩阵是否为稀疏矩阵。
输出
上述矩阵为稀疏矩阵。
示例
在此示例中,我们将使用list.count()方法计算循环中每一行中的零元素计数,并将计数存储在计数器变量中。
输出
使用SciPy库
通过在Python中使用SciPy库,我们可以创建稀疏矩阵。在下面的示例中,我们使用csr_matrix()函数以压缩的稀疏行格式创建了一个稀疏矩阵。
issparse()函数用于检查给定对象是否为稀疏矩阵。
示例
首先,我们将使用嵌套列表创建一个数组,然后使用csr_matrix()方法将其转换为稀疏矩阵。
输出
csr_matrix() 方法只在存储数据点(非零元素)时占用内存。
注意 − issparse() 方法与输入矩阵有多少元素无关。它只是检查一个给定对象是否是 spmatrix 的实例。