我正在处理不是非常稀疏的大型稀疏矩阵，我总是想知道将稀疏的矩阵存储需要多少稀疏才有益？我们知道，相当密集的矩阵的稀疏表示可能比原始矩阵具有更大的尺寸 . 那么矩阵的密度是否存在阈值，以便将其存储为稀疏的更好？我知道这个问题的答案通常取决于稀疏性的结构等，但我想知道是否只有一些指导方针？例如，我有一个非常大的矩阵，密度约为42％ . 我应该将此矩阵存储为密集还是稀疏？
scipy.coo_matrix format将矩阵存储为3 np.arrays . row 和 col 是整数索引， data 与等效密集矩阵具有相同的数据类型 . 因此，应该直接计算它将作为整体形状和稀疏度（以及数据类型）的函数所占用的内存 .
scipy.coo_matrix
np.arrays
row
col
data
csr_matrix 可能更紧凑 . data 和 indices 与 coo 相同，但是 indptr 每行加一个值 . 我认为 indptr 会比其他行短，但我只是构建了一个较长的小矩阵 . 例如，空行需要 indptr 中的值，但 data 或 indices 中不需要 . 这种格式的重点是计算效率 .
csr_matrix
indices
coo
indptr
csc 类似，但使用列 . 再次，你应该能够计算这个大小的数学 .
csc
简要讨论MATLAB的内存优势（使用类似的存储选项）http://www.mathworks.com/help/matlab/math/computational-advantages.html#brbrfxy
MATLAB设计人员的背景文件http://www.mathworks.com/help/pdf_doc/otherdocs/simax.pdf MATLAB中的SPARSE MATRICES：设计和实现
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scipy.coo_matrixformat将矩阵存储为3np.arrays.row和col是整数索引，data与等效密集矩阵具有相同的数据类型 . 因此，应该直接计算它将作为整体形状和稀疏度（以及数据类型）的函数所占用的内存 .csr_matrix可能更紧凑 .data和indices与coo相同，但是indptr每行加一个值 . 我认为indptr会比其他行短，但我只是构建了一个较长的小矩阵 . 例如，空行需要indptr中的值，但data或indices中不需要 . 这种格式的重点是计算效率 .csc类似，但使用列 . 再次，你应该能够计算这个大小的数学 .简要讨论MATLAB的内存优势（使用类似的存储选项）http://www.mathworks.com/help/matlab/math/computational-advantages.html#brbrfxy
MATLAB设计人员的背景文件http://www.mathworks.com/help/pdf_doc/otherdocs/simax.pdf MATLAB中的SPARSE MATRICES：设计和实现