우아한 사이파이: 수학, 과학, 엔지니어링을 위한 파이썬 데이터 분석 라이브러리 SciPy

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우아한 사이파이

다중 혼동행렬을 위한 코드는 범주의 개수에 따라서 확장된다. 그러나

for

문은 파이썬 인터

프리터에서 실행되기 때문에 범주의 개수가 많을수록 속도가 느려진다. 또한 일부 범주는 다

른 범주와 혼동되기 쉽고, 값이

0

인 요소가 많은 희소행렬이 될 것이다. 범주의 개수가 증가함

에 따라 혼동행렬에 많은

0

인 요소들이 메모리 공간에 할당되어 자원을 낭비한다. 사이파이의

sparse

모듈을 사용하여 이 문제를 해결할 수 있다.

sparse

모듈은 희소행렬을 효율적으로 다

루는 객체를 제공한다.

5.2

scipy

.

sparse

데이터 형식

1

장에서 넘파이 배열의 내부 데이터 형식을 살펴봤다.

N

차원 배열 데이터를 다중

for

문으로

처리하는 것은 어떤 의미에서 상당히 직관적이고 피할 수 없는 형식일 수 있다. 희소행렬은 다

양한 형식이 있는데 ‘올바른’ 형식은 해결하려는 문제마다 다르다. 이번 장에서는 가장 일반

적으로 사용되는 두 가지 형식을 다룬다. 전체 형식의 목록을 보려면

5

.

2

.

3

절에 있는 비교표

(

170

쪽)와

scipy

.

sparse

문서

1

를 참조한다.

5.2.1

COO

형식

가장 직관적인

COO

(좌표

COOrdinate

) 형식이다. 다음 예제와 같이

3

개의

1

차원 배열을 사용하

여

2

차원 행렬 (

A

)을 나타낸다. 각 배열의 길이는 행렬에서