python字典储存矩阵

python字典储存矩阵相关知识

• 稀疏矩阵用于python的keras和theano

  稀疏矩阵稀疏矩阵（sparse matrix)是由于矩阵中存在大量0，从而可以采用特别的存储技巧来压缩内存。由于在工作需要将一个150666569x9860的超大矩阵作为数据，来训练NN模型，所以采用稀疏矩阵的方式，将这个超大矩阵压缩，从而使得能够放入内存中。python的稀疏矩阵在scipy包中，而theano同时支持的是csc_matrix，和csr_matrix。from scipy.sparse import csc_matrix,csr_matrix这两种稀疏矩阵的选择取决于要稀疏的矩阵的情况，如果row比column多，就用csc_matrix，反之则用csr_matrix，更具体的可以看这里。我们当然就选择scs_matrix构建稀疏矩阵有两种方法构建矩阵，一种方法是用3个list，分别记录非0元素的行序列, 列序列，还有该元素本身。row = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 
• Python矩阵和Numpy数组的那些事儿

  大家好，我是IT共享者，人称皮皮。今天给大家介绍矩阵和NumPy数组。 一、什么是矩阵？ 使用嵌套列表和NumPy包的Python矩阵。矩阵是一种二维数据结构，其中数字按行和列排列。 二、Python矩阵 1. 列表视为矩阵 Python没有矩阵的内置类型。但是，可以将列表的列表视为矩阵。 例： A = [[1, 4, 5], [-5, 8, 9]] 可以将此列表的列表视为具有2行3列的矩阵。 如图： 2. 如何使用嵌套列表。 A = [[1, 4, 5, 12], [-5, 8, 9, 0], [-6, 7, 11, 19]] print("A =", A)
• Python实现矩阵计算

  矩阵其实就是二维数组 这里用Python模拟一下矩阵运算的加法和乘法(Python3实现) import copy from functools import reduce class Matrix(object): def __init__(self, dyadic_array): self.matrix = dyadic_array def __str__(self): s = '' for arr1 in self.matrix: l = len(arr1) for ind
• python如何保存矩阵，保存matrix,保存numpy.ndarray

  问题：如何将array保存到txt文件中？如何将存到txt文件中的数据读出为ndarray类型？python如何保存矩阵，保存matrix,保存numpy.ndarraypython中list、array、matrix之间的基本区别:直通车分析a = np.arange(0,12,0.5).reshape(4,-1)   np.savetxt("a.txt", a) # 缺省按照'%.18e'格式保存数据，以空格分隔   np.loadtxt("a.txt")   array([[  0. ,   0.5,   1. ,   1.5,   2. ,   2.5],          [  3. ,   3.5,   4. ,   4.5,   5. ,   5.5],          [  6. ,   6.5,   7. ,   7.5,   8. ,   8.5],          [  9. ,   9.5,  10. ,  10.5,  11. ,  11.5]])有些时候会报错：TypeErr

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• 2.3 逆矩阵 numpy.linalg.inv() 函数计算矩阵的乘法逆矩阵。逆矩阵的概念如下：设 A 是数域上的一个 n 阶矩阵，若在相同数域上存在另一个 n 阶矩阵 B，使得： AB=BA=E ，则我们称 B 是 A 的逆矩阵，而A则被称为可逆矩阵。注意：E 为单位矩阵。案例利用逆矩阵，可以换一种思路求解 2.2 中的方程组的解：对于矩阵 A，假设逆矩阵为 F，则有：x=Fb。因此方程组的解为：print("计算A的逆矩阵：")F = np.linalg.inv(A)print("A的逆矩阵F:", F)print("方程组的解为：", np.matmul(F, b))计算过程如下：计算A的逆矩阵：A的逆矩阵F: [[-0.25 0.625 -0.125] [ 0.5 -0.25 0.25 ] [ 0.75 -0.375 -0.125]]方程组的解为： [[1.] [4.] [5.]]
• 2.3 使用张量进行矩阵运算 使用张量进行矩阵运算的条件为：两个张量形状除了最后两个维度外的所有形状必须相同；两个张量形状最后两个维度需要符合 a * b 与 b * c的的格式。在 TensorFlow 之中我们可以通过tf.matmul函数进行运算，具体示例如下：a = tf.random.normal([3,4,5])b = tf.random.normal([3,5,6])print(tf.matmul(a, b))其中a与b是固定形状的随机张量，因为两者第一维形状相同，而最后两维形状符合矩阵相乘的格式，因此可以进行矩阵运算，得到的结果为：tf.Tensor([[[-0.41255787 0.2539668 -0.70357645 0.02980493 0.5546258 0.5286447 ] [ 0.7544514 1.2061275 -0.8299564 -0.61776394 -2.0845695 0.55285174] [ 4.9162273 0.23087293 0.6157658 -0.3430875 -3.9511528 0.2734207 ] [-0.8638447 -0.48060232 -1.4220456 0.35801342 2.505946 2.7356615 ]] [[ 2.260117 2.338372 -3.4372165 -0.2901526 0.12752411 -0.23638 ] [ 0.14264594 -1.9469845 -5.1910253 2.5343626 -4.1282463 1.295904 ] [ 0.5720302 1.6685274 2.1391735 -1.8491768 2.8305507 -1.1663995 ] [-0.8750653 -3.5349839 -2.7755249 2.5702014 -3.525653 0.08906344]] [[ 0.04434888 2.0841029 0.06953187 -2.3450966 -1.5517069 0.83987266] [ 2.0700073 1.5478165 -0.07335746 -0.36860508 0.46835172 1.861287 ] [-3.5253298 -1.5082629 -1.6806324 -1.2718723 -1.378425 -1.1990058 ] [ 0.88312423 1.0631399 2.6772838 -1.0774231 -1.8299285 0.89358884]]], shape=(3, 4, 6), dtype=float32)可以看到，我们的张量已经进行了矩阵的运算，并切形状为我们期待的结果。
• 6. 字典 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含3个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含3个键值对键 1 的值是 100键 2 的值是 200键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值
• Python 数据类型详细篇：字典 前面的几个小节我们分别学习了字符串、列表、和元组等等几种 Python 中的基础数据类型，这节课我们来学习 Python 中另一个比较重要的数据类型–字典，字典和其他我们已经学习过的数据类型都有些不一样，具体不一样在哪里我们一起来看一下：
• 2. 存储绘制状态 我们先看一个不使用存储绘制状态的案例，这个案例中，我们需要绘制5个矩形，其中第一个和第五个矩形相同，第二个和第四个矩形相同。1449运行结果：上面案例中，可以看到，绘制第四个正方形的时候，把所有属性又写了一遍，但是这个属性和我们绘制第二个正方形的属性一样，第五个正方形和第一个正方形的属性一样，这样我们不仅浪费时间还增加了代码维护成本，维护成本主要指：假如我们要修改红色的正方形为其他颜色，我们就得修改两处代码。今天我们就用存储绘制状态的方法来优化一下上面代码，还是上面那个案例，我们换一种写法。1450运行结果：我们可以看到，运行结果是一样的，我们把主要代码拆分讲解一下。设置绘制矩形的相关属性，并调用 save 方法保存一个绘制状态。 ctx.fillStyle="red" ctx.shadowBlur=2; ctx.shadowOffsetX=4; ctx.shadowOffsetY=4; ctx.shadowColor="#ccc" ctx.save(); // 这里把当前画布的属性做了一个标记，我们称为：标记一 ctx.fillRect(40,40, 40,40)设置第二个矩形的相关属性，并调用 save 方法保存一个绘制状态，这个状态会堆放到上一个状态的上面，该状态的存储符合“栈”的特性：先进后出，也就是最先放进去的最后才被拿走。我们看一个形象的图片，小孩的玩具。 最下面的大圈是最先放进去的，再取出时它是最后一个被拿出来的。 ctx.fillStyle="yellow" ctx.shadowBlur=3; ctx.shadowOffsetX=8; ctx.shadowOffsetY=8; ctx.shadowColor="#456795" ctx.save(); // 这里把当前画布的属性做了第二个标记，我们称为：标记二 ctx.fillRect(100,40, 40,40)绘制第四个矩形，我们在绘制前先调用 ctx.restore 方法取出一个状态，取出的状态会应用到当前画布上。当前存储的所有状态中，最上面的是标签二，也就是第二个矩形的状态，所以这里取出来的就是第二个矩形的状态属性。 ctx.restore() // 取出状态 ctx.fillRect(220,40, 40,40)绘制第五个矩形，同样调用 ctx.restore 方法取出一个状态，当前存储的状态中只有标签一，也就是第一个矩形的状态，所以这里取出来的就是第一个矩形的状态属性。 ctx.restore(); // 取出状态 ctx.fillRect(280,40, 40,40)特别注意 当存储的状态被取完以后，再去取一个状态，此时会出问题。解决办法就是：读取状态 restore 的次数只能小于等于存储 save 的次数。
• 1. 字典简介 字典由键和对应值成对组成，字典中所有的键值对放在 {} 中间，每一对键值之间用逗号分开，例如：{‘a’:‘A’, ‘b’: ‘B’, ‘c’:‘C’}字典中包含 3 个键值对键 ‘a’ 的值是 ‘A’键 ‘b’ 的值是 ‘B’键 ‘c’ 的值是 ‘C’{1:100, 2: 200, 3:300}字典中包含 3 个键值对键 1 的值是 100 键 2 的值是 200 键 3 的值是 300字典通常用于描述对象的各种属性，例如一本书，有书名、作者名、出版社等各种属性，可以使用字典描述如下：>>> book = {'title': 'Python 入门基础', 'author': '张三', 'press': '机械工业出版社'}>>> book['title']'Python 入门基础'>>> book['author']'张三'>>> book['press']'机械工业出版社'在第 1 行，创建了一个字典用于描述一本书；在第 2 行，使用字符串 ‘title’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 4 行，使用字符串 ‘author’ 作为键（索引）访问字典中对应的值；在第 6 行，使用字符串 ‘press’ 作为键（索引）访问字典中对应的值。

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