先看**
import numpy as np
from scipy.sparse import csc_matrix
indptr = np.array([0
,2,3
,6])
indices = np.array([0
,2,2
,0,1
,2])
data = np.array([1
,2,3
,4,5
,6])
csc_matrix(
(data, indices, indptr)
, shape=(3
,3))
.toarray(
)
array([[
1,0,
4],[
0,0,
5],[
2,3,
6]])
indices表示的是對應非零元素儲存的行資訊。
indptr = np.array([0, 2, 3, 6])有四個元素，表明有三列，csc是列優先，給array中元素按列壓縮為：
【1,0,2,0,0,3,4,5,6】，將零元素去除之後與data相同。
上述排列中，第0個非零元素為1，第1個非零元素為2，第2個非零元素為3，以此類推。
indptr中[0,2]在數學上是左閉右開原則，即[0,2),表示0列中有第0個（值為1）和第1個（值為2）兩個元素，在indices得到這兩個元素的行索引為[0,2]
也就是array[0][0] = 1, array[2][0] = 2,
indptr中[2,3]表示1列中只有第2個（值為3）元素，在indices得到這個元素的行索引為[0,2,3]
也就是 array[2][1] = 3,
indptr中[3,6]表示2列中有第3個（值為4）元素，第4個（值為5）元素，第5個（值為6）元素這三個元素，在indices得到這個元素的行索引為[0,1,2]
也就是 array[0][2] = 3,array[1][2] = 4,array[2][2] =5.
參考：
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