Matrices Sparse

Format COO (coordinate format, ijv format) :

format de matrice sparse où chaque cellule non nulle est stockée sous forme (numéro de ligne, numéro de colonne, valeur).
Le format COO permet des conversions rapides vers CSR ou CSC, mais pas des opérations arithmétiques.
mat = scipy.io.mmread('matrixFile.mtx') : lit un fichier au format matrix market exchange et renvoie une matrice sparse de type coo (coo_matrix).
mat = mat.astype(int) : pour changer le type des éléments de la matrice.
scipy.io.mmwrite('output.mtx', mat) : pour écrire la matrice. Peut aussi être utilisé avec une matrice CSR ou CSC.
mat.toarray() : convertit en une array numpy dense.
mat.tocsr() : convertit en format CSR (csr_matrix)
mat.tocsc() : convertit en format CSC (csc_matrix)

Format CSR (compressed sparse row format) :

pour une matrix n x p avec m valeurs non nulles : triplet indices, data, indptr d'array numpy 1d de tailles respectives m, m et n + 1. Les éléments de la ligne i sont aux colonnes indices[indptr[i]:indptr[i+1]] et ont comme valeurs data[indptr[i]:indptr[i+1]]
permet les opérations arithmétiques et efficace pour les opérations orientées ligne.
mat.indices, mat.data, mat.indptr : accès aux 3 array numpy
mat.toarray() : convertit en une array numpy dense.
mat.tocoo() : convertit en format COO.
mat.tocsc() : convertit en format CSC.

Format CSC (compressed sparse column format) :

pour une matrix n x p avec m valeurs non nulles : triplet indices, data, indptr d'array numpy 1d de tailles respectives m, m et p + 1. Les éléments de la colonne j sont aux lignes indices[indptr[j]:indptr[j+1]] et ont comme valeurs data[indptr[j]:indptr[j+1]]
mat.indices, mat.data, mat.indptr : accès aux 3 array numpy
mat.toarray() : convertit en une array numpy dense.
mat.tocoo() : convertit en format COO.
mat.tocsr() : convertit en format CSR.

programmer en python, tutoriel python, graphes en python, Aymeric Duclert