稀疏矩陣是一種特殊的矩陣，其非零元素數(shù)目遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于零元素數(shù)目，并且非零元素分布沒有規(guī)律。
這種矩陣在實際應(yīng)用中經(jīng)常出現(xiàn)，例如在物理學(xué)、圖形學(xué)和網(wǎng)絡(luò)通信等領(lǐng)域。

稀疏矩陣其實也可以和一般的矩陣一樣處理，之所以要把它區(qū)分開來進(jìn)行特殊處理，是因為：
一方面稀疏矩陣的存儲空間開銷通常比稠密矩陣要小得多，可以節(jié)省存儲空間；
另一方面，在計算稀疏矩陣時，可以利用其特殊的結(jié)構(gòu)，采用專門的算法，提高計算效率和準(zhǔn)確性。
因此，稀疏矩陣在Scipy庫中被單獨作為一個模塊，以便被更好地處理和應(yīng)用。

1. 主要功能

稀疏矩陣子模塊（scipy.sparse）的主要功能包括：

類別	說明
稀疏數(shù)組類	支持各種格式的稀疏數(shù)組
稀疏矩陣類	支持各種格式的稀疏矩陣
稀疏矩陣工具	構(gòu)建，保存，加載以及識別稀疏矩陣的各種函數(shù)
其他	包含壓縮稀疏圖例程，稀疏線性代數(shù)等子模塊，以及一些異常處理方法

這里有個需要注意的地方是稀疏數(shù)組和稀疏矩陣的區(qū)別。
這兩個類別中的很多函數(shù)名稱也類似，比如：bsr_array和bsr_matrix，coo_array和coo_matrix等等。

只要區(qū)別在于：
***_matrix類的函數(shù)是一種基于Compressed Sparse Row（CSR）和Compressed Sparse Column（CSC）格式的塊稀疏矩陣表示方法。
它使用一個字典來存儲非零元素，其中每個元素對應(yīng)于一個包含三個值的元組，分別表示該元素的行索引、列索引和非零元素的值。
這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以提供更好的計算性能和內(nèi)存使用效率，特別適合于大規(guī)模的塊稀疏矩陣計算。

而***_array 類的函數(shù)雖然類似于***_matrix的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但它允許更大的靈活性。
***_array 可以表示任意的稀疏數(shù)組，而不僅僅是塊稀疏矩陣。
它使用一個具有三個數(shù)組的元組來表示稀疏數(shù)組，其中第一個數(shù)組存儲行索引，第二個數(shù)組存儲列索引，第三個數(shù)組存儲非零元素的值。
這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)適用于更通用的稀疏數(shù)組計算，但可能不如***_matrix高效。

總之，***_matrix和***_array都是用于表示塊稀疏矩陣或稀疏數(shù)組的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
***_matrix更適合于大規(guī)模的塊稀疏矩陣計算，而***_array適用于更通用的稀疏數(shù)組計算。

2. 使用示例

稀疏矩陣之所以成為單獨的一個模塊，是因為它的稀疏的特性在很多領(lǐng)域多有廣泛的應(yīng)用。
scipy.sparse子模塊中提供了大概7種：

1. csc_matrix: 壓縮稀疏列格式（Compressed Sparse Column）
2. csr_matrix: 壓縮稀疏行格式（Compressed Sparse Row）
3. bsr_matrix: 塊稀疏行格式（Block Sparse Row）
4. lil_matrix: 列表格式的列表（List of Lists format）
5. dok_matrix: 鍵格式字典（Dictionary of Keys）
6. coo_matrix: 坐標(biāo)格式（又名 IJV，三元組格式）
7. dia_matrix: 對角線格式（DIAgonal format）

2.1. 使用稀疏矩陣

稀疏矩陣其實在運算上和使用普通矩陣一樣。
首先，構(gòu)造一個創(chuàng)建矩陣的方法create_matrix，這個方法會生成一個10x10的矩陣，
方法的參數(shù)N表示隨機在矩陣的N個位置中生成值。

from scipy import sparse
import numpy as np

# 創(chuàng)建一個10x10矩陣，其中有值的元素不超過N個
def create_matrix(N):
    data = np.zeros((10, 10))

    for _ in range(N):
        row = np.random.randint(0, 10, 1)
        col = np.random.randint(0, 10, 1)
        data[row, col] = np.random.randint(1, 100, 1)

    return data

create_matrix創(chuàng)建的是普通矩陣，我們將生成的矩陣轉(zhuǎn)換為稀疏矩陣后，計算方式差不多。

# 創(chuàng)建兩個普通矩陣
m1 = create_matrix(8)
m2 = create_matrix(6)

# 計算點積
m1.dot(m2) # 返回m1和m2的點積結(jié)果

# 將普通矩陣變?yōu)橄∈杈仃?#（這里的演示用了7種類型中的一種bsr）
d1 = sparse.bsr_matrix(m1)
d2 = sparse.bsr_matrix(m2)

# 計算點積后，用toarray方法轉(zhuǎn)換為二維數(shù)組
d1.dot(d2).toarray()

從上面的代碼可以看出，用scipy.sparse中的稀疏矩陣和使用一般矩陣差不多。

2.2. 稀疏矩陣的性能

我們使用稀疏矩陣，就是因為其運算性能比使用一般矩陣強，否則還不如直接用一般矩陣。
下面，簡單測試下scipy.sparse模塊下稀疏矩陣的性能。

先看其內(nèi)存占用是否有減少，為了讓性能差別能顯著看出，
先擴大測試矩陣為 1000x1000。

import sys

def create_matrix(N):
    data = np.zeros((1000, 1000))

    for _ in range(N):
        row = np.random.randint(0, 1000, 1)
        col = np.random.randint(0, 1000, 1)
        data[row, col] = np.random.randint(1, 100, 1)

    return data

m1 = create_matrix(8)
m2 = create_matrix(6)

d1 = sparse.csr_matrix(m1)
d2 = sparse.csr_matrix(m2)

print("一般矩陣 m1 占用的空間：{}".format(sys.getsizeof(m1)))
print("一般矩陣 m2 占用的空間：{}".format(sys.getsizeof(m2)))
print("一般矩陣 d1 占用的空間：{}".format(sys.getsizeof(d1)))
print("一般矩陣 d2 占用的空間：{}".format(sys.getsizeof(d2)))
# 運行結(jié)果：
一般矩陣 m1 占用的空間：8000128
一般矩陣 m2 占用的空間：8000128
一般矩陣 d1 占用的空間：56
一般矩陣 d2 占用的空間：56

可以看出占用的空間明顯縮小了。

再看點積的運算性能：（運行10輪，每輪100次）

%%timeit -r 10 -n 100
m1.dot(m2)
# 運行結(jié)果：
10.6 ms ± 136 μs per loop (mean ± std. dev. of 10 runs, 100 loops each)

稀疏矩陣的點積運算：

%%timeit -r 10 -n 100
d1.dot(d2)
# 運行結(jié)果：
137 μs ± 14.3 μs per loop (mean ± std. dev. of 10 runs, 100 loops each)

可以看出，運算性能差別非常大，一個是毫秒級別（10.6ms）的，一個是微秒級別（137 μs）的。

3. 總結(jié)

稀疏矩陣在矩陣中只是一種特殊的矩陣，然而在實際應(yīng)用領(lǐng)域中，卻應(yīng)用極廣，比如：
在數(shù)值計算中，可以用于解決大規(guī)模線性代數(shù)方程組、大規(guī)模非線性方程組和非線性優(yōu)化問題，以及求解大規(guī)模約束規(guī)劃問題。

在模式識別中，如人臉識別、手寫數(shù)字識別、文本分類等任務(wù)，可用于表示高維數(shù)據(jù)，提取特征并進(jìn)行降維，提高識別準(zhǔn)確率和計算效率。

在推薦系統(tǒng)中，處理大量用戶和物品的數(shù)據(jù)時，稀疏矩陣可以有效地表示這些數(shù)據(jù)。

在社交網(wǎng)絡(luò)中，因為一般社交關(guān)系都是稀疏的，所以可用于分析社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和行為，例如社區(qū)檢測、影響力傳播。

此外，還可以用在計算機視覺，自然語言處理，生物信息學(xué)等等領(lǐng)域。
所以，研究稀疏矩陣有其重要的實際意義。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【scipy 基础】--稀疏矩阵的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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