sparse_matrix = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3)) print("稀疏矩阵:\n", sparse_matrix) 三、使用toarray方法 toarray方法是最直接和常用的方法。它可以将稀疏矩阵直接转换为NumPy数组。 # 使用toarray方法将稀疏矩阵转换为数组 array_from_sparse = sparse_matrix.toarray() print("转换...
sparse_matrix = csr_matrix((data, (row, col)), shape=(3, 3)) 3. 使用toarray方法转换为数组 一旦创建了稀疏矩阵,我们可以使用toarray方法将其转换为NumPy数组: # 将稀疏矩阵转换为数组 dense_array = sparse_matrix.toarray() print(dense_array) 二、NumPy库的todense方法 除了使用SciPy库的toarray方...
使用toarray()方法,我们可以将稀疏矩阵转换为普通矩阵。 # 将稀疏矩阵转换为普通矩阵dense_matrix=sparse_matrix.toarray() 1. 2. toarray()方法将稀疏矩阵转换为一个常规的 Numpy 数组。 4. 输出普通矩阵 最后,我们可以输出转换后的普通矩阵,以便检查结果。 # 输出转换后的普通矩阵print(dense_matrix) 1. 2....
numpy.matrix:numpy 和上面一样,也是模块名,我们依旧完全没有必要去管它。至于 matrix,它没有上面那么复杂,和 array 一样,直接翻译成中文就行了,它就是矩阵。因此,numpy.matrix 表示 NumPy 模块中的矩阵类。 因此,当 ndarray 的 n≠2 的时候,ndarray 类的某个实例就绝对不可能是一个矩阵,至少无法看作是一个...
并且非0元素分布无规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵（sparse matrix）；与之相反，若非0元素数目占大多数...
- `scipy.sparse.dia_matrix` - `scipy.sparse.dok_matrix` - `scipy.sparse.lil_matrix` 当我们使用`toarray(`方法时,它会返回一个与原始矩阵相同形状的数组,但是将稀疏矩阵中的所有元素转换为数组中的常规元素。这样,我们可以直接对数组进行操作或进行其他计算。 下面是一个示例,演示如何使用`toarray(`方法将...
sparse_matrix.todense() sparse_matrix.toarray()将稀疏矩阵保存为mtx格式文件sio.mmwrite("sparse_matrix.mtx",sparse_matrix) # 读取mtx格式文件 sp_matrix=sio.mmread("sparse_matrix.mtx")可以通过生成mtx文件和想要读取的数据集的格式进行对比可以找到程序错误...
from scipy.sparse import lil_matrix def edges_to_adjacency_matrix(edges, directed=False): max_node = max(max(edge) for edge in edges) + 1 adjacency_matrix = lil_matrix((max_node, max_node), dtype=np.int8) for edge in edges: ...
>>> import numpy as np >>> from scipy.sparse import csr_matrix >>> indptr = np.array([0...
matrix.toarray() # transforms sparse matrix into numpy array just for visualization #array([[1, 0, 0, 0], # [0, 1, 0, 0], # [0, 0, 1, 0], # [0, 0, 0, 1]]) 这里你可以看到对角线矩阵。 让我们用第二个例子来更清楚地说明一切。现在要创建的是逆对角矩阵: ...