スパースベクトルの扱い

scipy.sparse を使う

code:csr.py

import numpy as np

from scipy.sparse import csr_matrix

# スパースベクトル（CSR形式の1行行列として作成）

sparse_vector = csr_matrix(data)

# 非ゼロ要素の値

non_zero_values = sparse_vector.data

# 非ゼロ要素の列インデックス

column_indices = sparse_vector.indices

# 値とインデックスをペアにする

for idx, val in zip(sparse_vector.indices, sparse_vector.data):

print(f"インデックス: {idx}, 値: {val}")

# 複数行も、行単位で扱うなら CSR、列扱うなら CSC

data_list = [

]

matrix = csr_matrix(data_list)

# 横断で出てくるので気をつける必要ある

# 列アクセスもできる