[DS] scipy.sparse.csr_matrix 알아보자

R_train.pkl 파일
...

print로 출력한 결과

pandas.dataframe으로 출력한 결과

대체 어떻게 출력해야하는거지? 생각했는데,
이 파일의 형식은 sparce csr matrix,
Compressed Sparce Row (CSR) 형식이었다.

결론적으로 다음과 같이 출력된다.

mat = csr_matrix(R_train)
print(mat)

Compressed Sparce Row (CSR) Matrix

한국어로 어떻게 불러야 할지 모르겠다.
압축된 조각 행 ?
(희소 행렬이라 한다.)

특징

• 0을 제외한 데이터를 저장한다.
• 0이 많다는 것은 sparce 하다는 것이다. 그래서 0을 제외한 데이터를 사용해야 연산을 빨리 할 수 있다.

출력

import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix

row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2])
col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2])
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

mat = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3))
mat2 = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3)).toarray()    

print(mat)
print(mat2)

print('shape:', mat.shape)
print(mat[0])  # 첫 행을 출력 (0이 아닌 값)
print(mat[0].nonzero())  # x좌표, y좌표
print(mat[0].nonzero()[0])  # x좌표 벡터화
print(mat[0].nonzero()[1])  # y좌표 벡터화

print(mat.nonzero())  # x좌표, y좌표
rows, cols = mat.nonzero()
print(rows)
print(cols)
z = zip(rows, cols)
print(list(z))

참고자료
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.csr_matrix.html