从scipy CSR矩阵索引到numpy数组的最有效方法是使用`toarray()`方法将CSR矩阵转换为numpy数组。CSR矩阵是一种压缩稀疏行矩阵的存储格式,而numpy数组是一种常规的多维数组...
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#要将表达式矩阵转换为CSR格式,请使用:importscipy adata.X=scipy.sparse.csr_matrix(adata.X)#要将表达式矩阵转换为 Numpy 数组,请使用:adata.X=scipy.sparse.csr_matrix.toarray(adata.X)
代码中,我们首先使用numpy库创建了一个CSR矩阵,然后使用scipy.sparse.csr_matrix()函数将数据、行索引和列索引传递给构造函数,创建了一个CSR矩阵对象。最后,我们使用todense()方法,将CSR矩阵转换为密度矩阵。 应用示例 为了更好地理解CSR矩阵转换为密度矩阵的应用场景,我们以量子计算为例进行说明。 量子计算是一种基...
oba*_*tos5numpyscipy 我有一个相当大的稀疏矩阵A作为scipy.sparse.csr_matrix。它具有以下属性: A.shape: (77169, 77169)A.nnz: 284811011A.dtype: dtype('float16') Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 现在我必须使用将其转换为密集数组.toarray()。我对内存使用量的估计是 ...
V.extend(numpy.ones(len(wipe_rows))) # construct matrix via coo 这工作正常,但find往往需要一段时间。 有关如何加快速度的任何提示? (也许删除 COO 或 CSR 格式的行是一个更好的主意。) 请您参考如下方法: 如果您打算一次清除多行,则可以这样做 ...
importnumpyasnpfromscipy.sparseimportcsr_matrix# 用一个密集的矩阵作为参数A=np.array([[1,0,2,0],[0,0,3,0],[4,5,6,0]])M1=csr_matrix(A)print(M1)# 用另一个稀疏矩阵作为参数fromscipy.sparseimportcoo_matrixrow=np.array([0,0,1,2,2,2])col=np.array([0,2,2,0,1,2])data=np....
import inv,用inv(M),但较慢,且系统提示转换为array后再操作 SparseEfficiencyWarning: splu requires CSC matrix format warn('splu requires CSC matrix format', SparseEfficiencyWarning) /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/scipy/sparse/linalg/dsolve/linsolve.py:203: SparseEfficiencyWarning: spsolve is...
使用SciPy sparse csr_matrix 以前的方式 from scipy.sparse import csr_matrix matrix = csr_matrix((3, 4), dtype=np.int8) df = pd.SparseDataFrame(matrix, columns=['A', 'B', 'C']) 新的方法 from scipy.sparse import csr_matrix import numpy as np import pandas as pd matrix = csr_mat...
[191]: A = csr_matrix(a) # equivalent to tweets In [195]: sp.sparse.hstack(( A, csr_matrix(b).T )) Out[195]: <5x11 sparse matrix of type '<type 'numpy.int64'>' with 42 stored elements in COOrdinate format> In [197]: _.toarray() # verify values by converting to dense ...