我正在学习如何使用Scipy.sparse。我尝试检查对角矩阵的稀疏性。然而,Scipy声称它不是稀疏的。这是正确的行为吗?
下面的代码返回“False”:
import numpy as np
import scipy.sparse as sps
A = np.diag(range(1000))
print sps.issparse(A)
我正在学习如何使用Scipy.sparse。我尝试检查对角矩阵的稀疏性。然而,Scipy声称它不是稀疏的。这是正确的行为吗?
下面的代码返回“False”:
import numpy as np
import scipy.sparse as sps
A = np.diag(range(1000))
print sps.issparse(A)
issparse
不会检查矩阵密度是否小于某个任意值,它检查参数是否是spmatrix
的实例。
np.diag(range(1000))
返回一个标准的ndarray
:
>>> type(A)
<type 'numpy.ndarray'>
>>> sps.coo_matrix(A)
<1000x1000 sparse matrix of type '<type 'numpy.int32'>'
with 999 stored elements in COOrdinate format>
>>> m = sps.coo_matrix(A)
>>> sps.issparse(m)
True
但需要注意的是,issparse
对对象的密度并不在意,而仅仅关心它是否是某个特定稀疏矩阵类型的实例。例如:
>>> m2 = sps.coo_matrix(np.ones((1000,1000)))
>>> m2
<1000x1000 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
with 1000000 stored elements in COOrdinate format>
>>> sps.issparse(m2)
True