>>> 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(...
当我们需要将一个numpy的ndarray转换为稀疏矩阵(csr_matrix)时,可以使用scipy库中的sparse模块。 1. 导入依赖库 importnumpyasnpfromscipy.sparseimportcsr_matrix 2. 创建ndarray arr=np.array([[1,0,2],[0,3,0],[4,0,5]])print(arr) 输出: ...
存储和读取 2.1 法一:现成的API 2.2 法二:自己发明的笨方法 2.3 更改ndarray数据格式的方法 前言:在以下场景中第一次碰到稀疏矩阵: 1. 定义 1.1 coo_matrix 1.2 csr_matrix 1.3 csc_matrix 2. 存储和读取 2.1 法一:现成...Scipy.sparse模块中的coo_matrix、csc_matrix、csr_matrix函数 三种函数的英文全名...
其构造方法: Thiscanbeinstantiatedinseveralways:csr_matrix(D)withadensematrixorrank-2ndarrayDcsr_matrix(S)withanothersparsematrixS(equivalenttoS.tocsr())csr_matrix((M,N),[dtype])toconstructanemptymatrixwithshape(M,N)dtypeisoptional,defaultingtodtype='d'.csr_matrix((data,(row_ind,col_ind)),[...
csr_matrix(D)带有密集矩阵2级ndarrayD csr_matrix(S) 与另一个稀疏矩阵S(等效于S.tocsr()) csr_matrix((M, N), [dtype]) 构造形状为(M,N)的空矩阵dtype是可选的,默认为dtype =‘d’。 csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)]) 其中data,row_ind和col_ind满足关系a [...
D是一个稠密矩阵或2维的ndarray 举例如下: importnumpyasnpfromscipy.sparseimportcsr_matrix csr=csr_matrix(np.array([ 1,2,3,4,5,6]).reshape(( 2,3)))print(csr) 输出为: image.png csr_matrix(S) 使用另外一个csr即S构造 csr_matrix((M, N), [dtype]) ...
本文简要介绍 python 语言中 scipy.sparse.csr_matrix 的用法。 用法: class scipy.sparse.csr_matrix(arg1, shape=None, dtype=None, copy=False)# 压缩稀疏行矩阵。 这可以通过多种方式实例化:: csr_matrix(D) 其中D 是二维 ndarray csr_matrix(S) 与另一个稀疏数组或矩阵 S (相当于 S.tocsr()) ...