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。
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...
我有一个大的(n=50000)块对角csr_matrix,,M,,表示一组图的邻接矩阵。我必须将M乘以稠密的numpy.array v多次。因此,我使用M.dot(v)。 令人惊讶的是,我发现首先将M转换为numpy.array然后使用numpy.dot要快得多。 知道为什么会这样吗? python numpy scipy sparse-matrix 广告 向量数据库 传统知识库搭建耗时费...
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...
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], col_...
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
>>> a = sp.csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray() print(a) x,y = torch.tensor(np.nonzero(a), dtype=torch.int) x,y l = TensorDataset(x,y) torch.tensor(l).tolist() 可以参考上面的代码转化成坐标,有其他的好的方法也告知一下,谢谢了。
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() ...
csr_matrix矩阵 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19.
调用toarray()方法后即可随便遍历 j 原创 TechOnly 2022-07-19 11:50:53 118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、...