[Scipy] 파이썬 희소 행렬 변환(CSR, COO, DOK), 배열 역변환, 연산 방법 정리


[Scipy] 파이썬 희소 행렬 변환(CSR, COO, DOK), 배열 역변환, 연산 방법 정리

Python Sparse Matrix 파이썬에서 0의 비중이 높은 행렬인 희소 행렬을 효율성을 위하여 3가지 대표 방법인 CSR, COO, DOK 방법으로 변환할 수 있는 Scipy의 기능을 살펴보고 배열 역변환 및 연산에 관한 예제도 같이 정리해보도록 하겠습니다. 희소 행렬 변환 방법(CSR, COO, DOK) 먼저, CSR, COO, DOK의 3가지 희소 행렬 표현 방법에 대해서 간략하게 설명하겠습니다. CSR : 각 row별로 0이 아닌 개수의 누적합을 이용해서 어느 행에 속하는지를 추적하고, 인덱스 번호(열의 위치)는 따로 저장하여 각 데이터가 저장된 위치를 찾는 방식입니다. 참고로, CSR은 연산이 빠르다는 장점 덕분에 많이 사용되는 방식입니다. COO : 0이 아닌 데이터가 저장된 위치의 ro..


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