#将CSR矩阵转换为numpy数组 numpy_array = csr_matrix.toarray() # 现在可以对numpy数组进行索引操作 # 例如,获取第一行的数据 first_row = numpy_array[0] # 或者获取某个特定位置的值 value = numpy_array[2, 3] 这种方法的优势是简单直接,转换后的numpy数组可以直接使用numpy提供的丰富功能进行操作...
>>> import numpy as np >>> import scipy.sparse >>> my_matrix = scipy.sparse.csr_matrix((2,2)) >>> my_array = my_matrix.A >>> type(my_array) numpy.ndarray 1 2 3 4 5 6 7 csr_matrix 转 ndarray >>> import numpy as np >>> from scipy import sparse >>> A = np.array(...
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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)), ...
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。
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([ ...
1.有利于高效运算 2.有利于高效行切片 3.有利于快速地矩阵矢量积运算 #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)...
使用numpy矩阵和panda矩阵加载整个交互矩阵到内存,然而实际使用到的有用的信息却很少,会造成内存的浪费,很多时候会出现著名的OOM的问题。 三、常用的CSR和CSC稀疏矩阵构造方法。 Scipy包里常用的两种稀疏矩阵的格式。其构造方法: Thiscanbeinstantiatedinseveralways:csr_matrix(D)withadensematrixorrank-2ndarrayDcsr_...
稀疏矩阵是描述数据集中交互信息较少的矩阵形式，例如在YouTube场景下，用户与大量视频的交互量级相比整个数据集而言极小，形成极为稀疏的交互矩阵。使用传统如numpy或pandas矩阵加载整个稀疏交互矩阵到内存，会导致大量无用信息占用内存，引发内存不足（OOM）问题，效率低下。Scipy库中提供两种常用的稀疏矩阵...
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