scipy

Netflixのユーザーの視聴データがあったとして、
どの映画を見たのかを表すデータを使うと映画タイトルの
全てが表示され、凄まじい量になる。

基本的にNetflixユーザーは全部の映画を見るわけではないので
当然データセットは0だらけになる

sparse matrixではデータセットが0以外のものの
arrayの位置を返す

# Load libraries
import numpy as np
from scipy import sparse

# Create a matrix
matrix = np.array([[0, 0],
                   [0, 1],
                   [3, 0]])

# Create compressed sparse row (CSR) matrix
matrix_sparse = sparse.csr_matrix(matrix)

print(matrix_sparse)

# Load libraries

import numpy as np

from scipy import sparse

# Create a matrix

matrix = np.array([[0, 0],

[0, 1],

[3, 0]])

# Create compressed sparse row (CSR) matrix

matrix_sparse = sparse.csr_matrix(matrix)

print(matrix_sparse)

結果

(1, 1)    1
(2, 0)    3

1 2	(1, 1) 1 (2, 0) 3