使用非冗余格式的对称矩阵的工具。
triarra的Python项目详细描述
#triarray
python包，用于处理非冗余格式的对称矩阵。
以标准数组格式存储的元素中大约有一半是冗余的，这意味着您使用的内存或磁盘空间是需要的两倍。在处理大距离或相似矩阵时，这在科学应用中尤其常见。
`` triarray``提供了使用这种格式的数据的工具。
``triarray`使用[numba]（http://numba.pydata.org/）的即时编译来生成可用于任何数据类型且易于扩展（包括在jupyter笔记本中）的高性能c代码。
` scipy.spatial.distance.pdist`函数计算矩阵所有行之间的成对距离，并仅返回全距离矩阵的上三角：
``python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist
vectors=np.random.rand（1000，10）
dists=pdist（矢量）形状为（499500，）而不是（1000，1000）
```
```python
from triarray import trimatrix
matrix=trimatrix（dists，upper=true，
>matrix.size矩阵的行数/列数矩阵的行数/列数矩阵的行数/列数矩阵的行数/列数矩阵的行数/列数矩阵的行数/列数矩阵的行数/列数矩阵的行数/列数矩阵的第0个向量与第1个向量之间的距离
>>>1.16102899595959595953
<1.1.1610289959595953<1.1610289959595953
>matrix[0，0，0]>matrix矩阵的行数矩阵的矩阵的行数矩阵的行数矩阵的行数矩阵的矩阵的行数[0 0 0矩阵
>>gt；数组（[0.它甚至支持Numpy对任意形状整数数组的高级索引：BR/> Byth> BR/> BR/>行，CLS= NP。I[X]（[0, 1, 2），[3, 4, 5 ]）行，CLS
& Gt；& Gt；&（；）（[[0 ]，
[1 ]，BR/> [3 ] ]，数组（[4, 5，1.161029）]6]]）
矩阵[行，列]
>；>>数组（[[1.26185034，1.08800206，1.30490993]，
[0.99262394，1.33044029，1.20373382]，
[1.42524039，1.36195143，1.70404005]]]
*numpy 1.11或以上
*numpa 0.30或以上
最简单的方法是使用pip:
>pip install triarray
br/>cd path/to/triarray
python setup.py安装
python包，用于处理非冗余格式的对称矩阵。
以标准数组格式存储的元素中大约有一半是冗余的，这意味着您使用的内存或磁盘空间是需要的两倍。在处理大距离或相似矩阵时，这在科学应用中尤其常见。
`` triarray``提供了使用这种格式的数据的工具。
``triarray`使用[numba]（http://numba.pydata.org/）的即时编译来生成可用于任何数据类型且易于扩展（包括在jupyter笔记本中）的高性能c代码。
` scipy.spatial.distance.pdist`函数计算矩阵所有行之间的成对距离，并仅返回全距离矩阵的上三角：
``python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist
vectors=np.random.rand（1000，10）
dists=pdist（矢量）形状为（499500，）而不是（1000，1000）
```
```python
from triarray import trimatrix
matrix=trimatrix（dists，upper=true，
>matrix.size矩阵的行数/列数矩阵的行数/列数矩阵的行数/列数矩阵的行数/列数矩阵的行数/列数矩阵的行数/列数矩阵的行数/列数矩阵的行数/列数矩阵的第0个向量与第1个向量之间的距离
>>>1.16102899595959595953
<1.1.1610289959595953<1.1610289959595953
>matrix[0，0，0]>matrix矩阵的行数矩阵的矩阵的行数矩阵的行数矩阵的行数矩阵的矩阵的行数[0 0 0矩阵
>>gt；数组（[0.它甚至支持Numpy对任意形状整数数组的高级索引：BR/> Byth> BR/> BR/>行，CLS= NP。I[X]（[0, 1, 2），[3, 4, 5 ]）行，CLS
& Gt；& Gt；&（；）（[[0 ]，
[1 ]，BR/> [3 ] ]，数组（[4, 5，1.161029）]6]]）
矩阵[行，列]
>；>>数组（[[1.26185034，1.08800206，1.30490993]，
[0.99262394，1.33044029，1.20373382]，
[1.42524039，1.36195143，1.70404005]]]
*numpy 1.11或以上
*numpa 0.30或以上
最简单的方法是使用pip:
>pip install triarray
br/>cd path/to/triarray
python setup.py安装
欢迎加入QQ群-->： 979659372
