csr_matrix 转 ndarray >>> import numpy as np >>> from scipy import sparse >>> A = np.array([[1,2,0],[0,0,3],[1,0,4]]) >>> A array([[1, 2, 0], [0, 0, 3], [1, 0, 4]]) >>> sA = sparse.csr_matrix(A) # Here's the initialization of the sparse matrix. ...
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...
二、根据列坐标,指针,以及数值进行表示 >>> iindptr=np.array([0,2,3,6]) #指针 >>> indices=np.array([0,2,2,0,1,2]) #列 >>> data=np.array([1,2,3,4,5,6]) #值 >>> csr_matrix((data,indices,indptr),shape=(3,3)).toarray() array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], 4, ...
csr_matrix((M, N), [dtype]):创建一个空矩阵,形状为(M, N)。例如: importnumpyasnpfromscipy.sparseimportcsr_matrixres=csr_matrix((3,4),dtype=np.int8).toarray()print(res)>>>array([[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0]],dtype=int8) csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), ...
mat1 = csr_matrix(([1,8,7], [1,0,2], [0,1,2,2,2,3]), shape=(5,3)) mat1.indptr # array([0, 1, 2, 2, 2, 3], dtype=int32) mat1.todense() # to get the corresponding sparse matrix 例2)数组转CSR_matrix(稀疏矩阵已经存在的情况): arr = np.array([[0, 0, 0],...
>>> csc_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray() array([[1, 0, 4], [0, 0, 5], [2, 3, 6]]) #按col列来压缩 # 对于第i列,非0数据行是indices[indptr[i]:indptr[i+1]] 数据是data[indptr[i]:indptr[i+1]] ...
coo_matrix全称是A sparse matrix in COOrdinate format,一种基于坐标格式的稀疏矩阵,每一个矩阵项是一个三元组(行,列,值)。 该矩阵的常见构造方法有如下几种: coo_matrix(D) 举例如下: importnumpyasnpfromscipy.sparseimportcoo_matrix coo=coo_matrix(np.array([ ...
csr_matrix是一种稀疏矩阵的存储格式,常用于处理大规模数据集。在进行csr_matrix加法时,可以考虑以下指标: 1. 稀疏矩阵加法的定义:csr_matrix加法是指将两个csr_mat...
因此,推荐使用SciPy库中的scipy.sparse.csr_matrix类提供的__setitem__方法来进行赋值。 以下是一个示例代码,演示如何对csr稀疏矩阵进行赋值操作: python import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix # 创建一个csr稀疏矩阵 row_ind = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) col_ind = np.array...