Matrices dispersas en Python

Cuando casi todas las entradas son cero, guarda solo las que no lo son.

import numpy as np
from scipy import sparse
from scipy.sparse import linalg as splinalg

densa = np.array([[4.0, 0.0, 1.0], [0.0, 3.0, 0.0], [1.0, 0.0, 2.0]])
matriz = sparse.csr_array(densa)

print(matriz.shape, matriz.nnz, f"{matriz.nnz / densa.size:.0%} llena")
print(matriz.toarray()[0])

x = splinalg.spsolve(matriz.tocsc(), np.array([1.0, 2.0, 3.0]))
print(x.round(4), np.allclose(densa @ x, [1, 2, 3]))

identidad = sparse.eye_array(3, format="csr")
print((matriz + identidad).diagonal())

Cómo funciona

1. csr_array es el formato por filas para aritmética y resolución.
2. nnz y toarray contrastan lo guardado con lo que significa.
3. spsolve resuelve un sistema disperso sin densificarlo.

Palabras clave y builtins usados aquí

• as
• format
• print

El intento, en números

Líneas

15

Caracteres a escribir

495

Tokens

170

Ritmo de tres estrellas

110 tpm

Al ritmo de tres estrellas de 110 tokens por minuto, este intento toma unos 93 segundos.

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