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。 使用toarray()方法可以将CSR矩阵转换为对应的numpy数组,这样可以方便地进行索引操作和其他numpy数组支持的操作。下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix # 假设有一个CSR矩阵...
在SciPy的较新版本中,csr_matrix对象确实没有to_array这个属性或方法。这是因为to_array可能是一个拼写错误或者是对旧版本SciPy中某个已更名方法的误用。在SciPy中,正确的方法名应该是toarray(),而不是to_array。 提供将'csr_matrix'转换为数组的正确方法: 要将csr_matrix转换为NumPy数组,你应该使用toarray()方法。
row_num = row_index +1col_num =len(line)returncsr_matrix((values, col_indeces, indptr), shape=(row_num, col_num))if__name__ =='__main__': d_A = [[1,0,3], [0,5,7], [0,0,9], [2,4,0]] s_A = csr_matrix(np.array(d_A)) s_B = construct_csr(d_A)print(f'...
问将scipy.sparse.csr.csr_matrix转换为numpy数组EN版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅...
一、csr_matrix函数 from scipy.sparse import csr_matriximport numpy as np# data:代表的是稀疏矩阵中存储的所有元素data = np.array([1,2,3,4,5,6])# indices: 代表的是这6个元素所在的列的位置indices = np.array([0,2,2,0,1,2])# indptr: 游标,每一行起始元素的下标# 1 2|3|4 5 6的下...
51CTO博客已为您找到关于csr_matrix的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及csr_matrix问答内容。更多csr_matrix相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
importnumpyasnpfromscipyimportsparse# 创建CSR矩阵data=np.array([1,2,3,4,5,6])row=np.array([0,0,1,1,2,2])col=np.array([0,1,1,2,2,3])csr_matrix=sparse.csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,4))# 转换为密度矩阵dense_matrix=csr_matrix.todense()print(dense_matrix) ...
简介:anndata稀疏矩阵csr_matrix 最近在用scanorama进行单细胞转录组数据整合的过程中,出现报错 error: data sets must be numpy array or scipy.sparse.csr_matrix, received type <class 'scipy.sparse.csc.csc_matrix'>. 经过检查发现是data.X 数据格式不正确,需要进行格式转换后再整合 ...
import numpy as np import torch from torch.utils.data import TensorDataset >>> indptr = np.array([0, 2, 3, 6]) >>> indices = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2]) >>> data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) >>> a = sp.csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(3,...
csr_matrix 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>indptr=np.array([0,2,3,6])#0表示默认起始点,0之后有几个数字就表示有几行>>>indices=np.array([0,2,2,0,1,2])>>>data=np.array([1,2,3,4,5,6])>>>csr_matrix((data,indices,indptr),shape=(3,3)).toarray()array...