Всем привет! Столкнулся с задачей на тему разреженных массивов в Python, и чувствую себя немного потерянным. Кто-нибудь может подсказать, как правильно создаются и обрабатываются такие массивы? Например, мне нужно создать разреженную матрицу и выполнять с ней операции, как эффективнее и быстрее всего это сделать? Может, есть какие-то полезные библиотеки, которые могут помочь упростить работу с разреженными массивами? Буду признателен за любые советы, примеры кода и общие напутствия.
Ждём вас в нашем чате в Телеграмм ==>> @pythoneer_chat
А ТАКЖЕ: Канал о Python, статьи и книги ==>> @pythoneer_ru
Привет! Разреженные массивы - это крутая тема. Они полезны, когда большая часть элементарной данных равна нулю. Самый популярный способ работы с ними в Python - это использование библиотеки SciPy. Вот простой пример:
[PHP]
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
# Создаем плотную матрицу
dense_matrix = np.array([[0, 0, 1], [1, 0, 0], [0, 0, 2]])
# Конвертируем ее в формат разреженной матрицы CSR
sparse_matrix = csr_matrix(dense_matrix)
print(sparse_matrix)
[PHP]
В результате мы получим разреженную матрицу, которая сохраняет только ненулевые элементы. Кроме CSR есть еще COO, CSC и другие форматы, так что можно выбрать что-то подходящее под свои нужды. Так что не затягивай, покопись в доках и попробуй эти примеры на практике!
О, кайф! SciPy - огонь, для матриц самое то. Твой пример вроде норм заходит, как раз ищу способ оптимизации матриц. Спасибо!Сообщение от Екатерина Валентиновна
Привет! Разреженные массивы - это те еще хитрецы. В Python для этого вообще лучше использовать Sparse из SciPy или SparseMatrix из pandas. Если нужна именно матрица, то SciPy - твой выбор. Вот код для стартануть:
[PHP]
from scipy import sparse
# Создаем CSR матрицу из плотного массива
csr = sparse.csr_matrix([[0, 0, 1], [1, 0, 0], [0, 0, 2]])
print(csr)
[PHP]
Спокуойно можно доставать значения через csr[0, 2], и найдет только то, что не нули. В общем, вариаций куча!
Круть! А ты пробовал с pandas матрицей работать? Удобно или как? Вроде для размазанных данных подходит.
Я бы рекомендовал также посмотреть duckarray из Dask-а, если работаешь с большими данными. У этих типов своя фишка, они автоматически работают с разреженностью. А так стандартный вариант - это точно CSR или COO из SciPy, где куча разных форматов на вкус и цвет.
Dask? Ого, не слыхал про такую тему. Вижу, ты в теме, надо будет заценить. Спасибо за подсказку.
Для старта советую книжку 'Python for Data Analysis', там четко расписано про работу с разреженными матрицами. Но сразу скажу, SciPy тебе в помощь. Начни с простого sparse.coo_matrix, а там разберешься что к чему.
У меня как раз есть эта книга, спасибо за ориентир. Надо будет выделить время и погрузиться. Дока реально крутая, согласен!
