Matriks jarang adalah matriks yang terdiri dari sebagian besar nilai nol Matriks jarang berbeda dari matriks dengan sebagian besar nilai bukan nol, yang disebut sebagai matriks padat. … Contoh memiliki 13 nilai nol dari 18 elemen dalam matriks, memberikan matriks ini skor sparsity 0,722 atau sekitar 72%.
Apa saja jenis matriks sparse?
Ada tujuh jenis matriks sparse yang tersedia:
- csc_matrix: Format Kolom Jarang Terkompresi.
- csr_matrix: Format Baris Jarang Terkompresi.
- bsr_matrix: Format Baris Jarang Blok.
- lil_matrix: Format Daftar Daftar.
- dok_matrix: Format Kamus Kunci.
- coo_matrix: Format koordinat (alias IJV, format triplet)
Bagaimana cara mencari matriks sparse?
Untuk memeriksa apakah matriks yang diberikan adalah matriks jarang atau tidak, kita pertama menghitung jumlah elemen nol yang ada dalam matriks. Kemudian hitung ukuran matriksnya. Agar matriks menjadi jarang, jumlah elemen nol yang ada dalam array harus lebih besar dari size/2.
Apa yang dimaksud dengan matriks jarang di python?
Matriks jarang hanya berisi beberapa nilai bukan nol. … Menyimpan data tersebut dalam struktur data matriks dua dimensi adalah pemborosan ruang. Selain itu, secara komputasi mahal untuk merepresentasikan dan bekerja dengan matriks sparse seolah-olah matriks tersebut padat.
Mengapa kita menggunakan matriks sparse?
Menggunakan matriks sparse untuk menyimpan data yang berisi sejumlah besar elemen bernilai nol dapat menghemat sejumlah besar memori dan mempercepat pemrosesan data tersebut sparse adalah atribut yang dapat Anda tetapkan ke MATLAB dua dimensi® matriks yang terdiri dari elemen ganda atau logis.
