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和计算。适用场景包括需要对...
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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)), ...
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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([ ...
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...
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,...
import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix # print(csr_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray()) # 构建3*4的空矩阵 # [[0 0 0 0] # [0 0 0 0] # [0 0 0 0]] row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) ...
s_A = csr_matrix(np.array(d_A)) s_B = construct_csr(d_A)print(f's_A:\n{s_A}\n', )print(f's_B:\n{s_B}\n', )print(s_A.toarray()==s_B.toarray()) 执行结果: s_A: (0, 0) 1 (0, 2) 3 (1, 1) 5
上述官方文档时稀疏矩阵的一些特性以及csr_matrix的优缺点,并且在指明各种缺点的同时,提供了可以考虑的技术实现。 代码示例1 import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2]) ...