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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)), [shape=(M, N)]):data、row_ind和col_ind满足:a[row_ind[k],...
importnumpyasnpfromscipy.sparseimportcsr_matriximportnumpyasnpfromscipy.sparseimportcsr_matrixcsr_matrix((3,4),dtype=np.int8).toarray() 输出为: array([[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]], dtype=int8) csr_matrix((data, (row_ind, col_ind)), [shape=(M, N)])...
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]) data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) a = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3)).toarray() print(a) 运行结果: array(...
csr_matrix函数主要是用来压缩稀疏矩阵。 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...
调用toarray()方法后即可随便遍历 j 原创 TechOnly 2022-07-19 11:50:53 116阅读 mysql存csr_matrix # 科普:MySQL存储csr_matrix在数据处理和计算中,稀疏矩阵(sparsematrix)是一种数据结构,用于存储大部分元素为零的矩阵。csr_matrix是一种常见的稀疏矩阵存储格式,它将矩阵以三个数组的形式存储,分别表示数据值、...
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]) ...
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)...
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
为什么要使用csr_matrix? 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:import scipyadata.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)...