一、根据坐标col,以及值进行表示生成矩阵。 代码 >>> 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]) >>>csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3)).toarray() array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], [4, 5, 6]])...
combined_matrix = vstack([matrix1, matrix2]) vstack函数可以将多个CSR矩阵按垂直方向进行组合,返回一个新的CSR矩阵combined_matrix。在这个例子中,将matrix2组合到matrix1的下方。 组合后的CSR矩阵combined_matrix可以直接使用,进行后续的计算和操作。 总结起来,使用scipy库中的CSR矩阵和vstack函数,可以在Python...
# 创建稀疏csr矩阵 matrix = sp.csr_matrix([[1, 0, 2], [0, 3, 0], [4, 0, 5]]) # 将稀疏矩阵转换为CSR格式 matrix_csr = matrix.tocsr() # 选择前几个结果(例如前两个) selected_results = matrix_csr[:2] print(selected_results) 输出结果为: 代码语言:txt 复制 (0, 0) 1 ...
isspmatrix_csr(q1.data)) #check if dense ouput is equal to original data self.assertTrue(all(q1.data.todense()-matrix(data1))==0) data2=random.random((N,N))+1j*random.random((N,N))-(0.5+0.5j) data2=sp.csr_matrix(data2) q2=Qobj(data2) #check if data is a csr_matrix ...
tocsc() #feature matrix x_mat = x_mat[:,1:] #removing the first (all 1) feature #dict_terms = ast.literal_eval(open(dict_file, 'r').read()) N = x_mat.shape[0] idf_arr = [math.log((N*1.0)/max(1., x_mat[:,i].nnz)) for i in range(x_mat.shape[1])] idf = np...
在Python中,可以使用scipy库中的稀疏矩阵(sparse matrix)模块来处理稀疏csr矩阵。稀疏矩阵是一种特殊的矩阵,其中大部分元素为零。 要从稀疏csr矩阵中选择前几个结果,可以使用矩阵的切片操作。首先,需要将稀疏矩阵转换为CSR格式,然后可以使用切片操作选择所需的结果。 以下是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import...