ndarry 转 csr_matrix >>> 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 ...
# 创建一个 Theano CSR 矩阵 A = T.sparse(np.array([[1, 0], [0, 2]]), np.array([0, 1]), np.array([0, 2])) # 打印矩阵的维度 print(A.shape) # 打印矩阵的非零元素 print(A.data) # 打印矩阵中某个元素的位置 print(A.indices) # 创建一个 SciPy CSR 矩阵 B = sp.csr_matri...
ndarray具有形状(M,),而密集矩阵具有形状(M,1)。当我尝试将numpy.matrix转换为ndarray时,形状变为(1,M)。我还尝试在转换后使用重塑(M,),形状变成(M,M)。有没有人能解释一下我哪里搞砸了。 M = 100 N = 1000 K = 4 a= np.zeros((M,K)) b = sp.csr_matrix(np.ones((N,1))) d = sp.c...
x = x.tocsr()passelse:raiseTypeError("type of x: {0} is not supported!".format(type(x))) self.l = l = len(y) self.bias =-1max_idx =0x_space = self.x_space = []ifscipy !=Noneandisinstance(x, sparse.csr_matrix): csr_to_problem(x, self) max_idx = x.shape[1]else:for...
我想将2d scipy.sparse.csr.csr_matrix(让我们称之为A)重塑为2d numpy.ndarray (让我们称之为B)。 A可能是 >shape(A) (90, 10) 那么B应该是 >shape(B) (9,10) 其中每10行A将被整形为新的新值,即该窗口和列的最大值。列运算符不适用于这种不可哈希类型的稀疏矩阵。如何使用矩阵乘法获得此B? 浏...
forrin1...csr.row,dopre:=csr.indptr[r-1]cur:=csr.indptr[r]parallel_process_function(r-1,csr.data[pre:cur],csr.indices[pre:cur]) NDArray的存储结构 先来看看NDArray的简易类图: NDArray的数据存储在其成员变量ptr_中,该变量的类型是定义在NDArry内部定义的私有类Chunk;更深一步看下去会发现Chunk的...
python3.5pycharm# experiment#listprint(sys.getsizeof(feature))feature_int64=np.asarray(feature)feature_int8=np.asarray(feature,dtype=np.int8)# ndarrayprint(sys.getsizeof(feature_int64))print(sys.getsizeof(feature_int8))# csrprint(sys.getsizeof(scipy.sparse.csr_matrix(feature_int64)))print...
import scipy.sparse # 假设sparse_matrix是一个稀疏矩阵 sparse_matrix = scipy.sparse.csr_matrix([[1, 0], [0, 1]]) # 将稀疏矩阵转换为密集矩阵 dense_matrix = sparse_matrix.toarray() 避免不必要的转换:如果你的数据已经是numpy.ndarray类型,并且你不需要进行稀疏矩阵到密集矩阵的转换,那么就不应该...
tmp_spmat = nd.sparse.csr_matrix((tmp_data, (coord[0], coord[1])), tuple(shape), ctx=data.context) convert_idx = nd.cast(tmp_spmat.data, dtype='int64')# shuffle the datadata = data[convert_idx] spmat = nd.sparse.csr_matrix((data, tmp_spmat.indices, tmp_spmat.indptr), ...
我已经尝试过使用numpy.linalg.pinv来转换这个矩阵,但是它崩溃了jupyter笔记本内核。将此numpy.ndarray转换为scipy.sparse.csr_matrix (稀疏矩阵格式)是可行的,但我不知道有任何函数可以计算csr_matrix的伪逆。 如何求大型稀疏矩阵的伪逆? 浏览4提问于2022-09-06得票数 0...