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...
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
print(directed_adjacency_matrix.toarray()) 在这个版本的代码中,我们使用了scipy.sparse.lil_matrix来创建稀疏矩阵。它能够有效地处理大型稀疏矩阵,并且只存储非零元素,从而节省内存。 通过这种优化,我们可以处理更大规模的图数据,而不会因为内存占用过高而导致性能下降或内存不足的问题。 处理带权重的边列表 在某些...
- `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...
>>> csr_matrix((data,indices,indptr),shape=(3,3)).toarray() array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], 4, 5, 6]]) 其中指真比较难以理解,下面根据指针画图,以方便理解 根据上图可以看出 指针是定位数据块的。比如iindptr=np.array([0,2,3,6]) ,其中2 是指竖线中的0到2的数据块,即 1,2是...
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：array([[0, 0, 0, 1]...
.sparseimportcsr_matrix# 创建一个稀疏矩阵data=np.array([1,2,3,4,5,6])row=np.array([0,0,1,1,2,2])col=np.array([0,1,1,2,2,3])sparse_matrix=csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,4))# 使用高级索引修改稀疏矩阵sparse_matrix[[0,2],[1,3]]=10print(sparse_matrix.toarray(...
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: ...
from scipy.sparse import csr_matrix indptr = np.array([0, 2, 3, 6]) indices = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2]) data = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) A=csr_matrix((data, indices, indptr), shape=(3, 3)).toarray()#生成CSR格式的矩阵 ...