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。 AI检测代码解析 # 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。 AI检测代码解析 # 输出转换后的普通...
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...
- `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...
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: ...
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...
Dictionary Of Keys based sparse matrix dok_matrix可以高效地逐渐构造稀疏矩阵。 >>> S = dok_matrix((5, 5), dtype=np.float32) >>> for i in range(5): ... for j in range(5): ... S[i, j] = i + j >>> S.toarray() ...
.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：array([[0, 0, 0, 1]...