3. 将稀疏矩阵转换为普通矩阵 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...
5,2])row_indices=np.array([0,1,2])col_indices=np.array([2,1,3])sparse_matrix=csr_matrix((data,(row_indices,col_indices)),shape=(3,4))print("原始稀疏矩阵:")print(sparse_matrix.todense())# 进行行归一化normalized_matrix=normalize(sparse_matrix,axis=1,norm...
import scipy.sparse as sparse import scipy.io as sio import scipy.stats as stats import numpy as np创建一个稀疏矩阵np.random.seed(42) rvs = stats.poisson(15, loc=10).rvs sparse_matrix = sparse.random(500, 25, density=0.25, format="csr")将稀疏矩阵转换成稠密矩阵sparse_matrix.todense() ...
# 创建一个矩阵matrix = np.array([[1,2,3],[1, 2, 4],[1, 2, 5]]) 1 1.3创建稀疏矩阵 稀疏矩阵(Sparse Matrix)是一种特殊类型的矩阵,其中大多数元素都是零。与稠密矩阵(Dense Matrix)相比,稀疏矩阵具有许多零元素,这些零元素...
x = (sparse.csc_matrix((data[:,2], x_p.T)).astype(float))[:, :].todense() nUser = x.shape[0] #可视化矩阵 pyplot.imshow(x, interpolation='nearest') pyplot.xlabel('用户') pyplot.ylabel('用户') pyplot.xticks(range(nUser)) ...
>>> from scipy.sparse import coo_matrix, vstack >>> A = coo_matrix([[1,2],[3,4]]) >>> B = coo_matrix([[5,6]]) >>> vstack( [A,B] ).todense() matrix([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) 但是经过测试,如果A和B的数据形式不一样,不能合并。比如A存储的是字符串,B是数字,...
import pandas as pd from scipy.sparse import coo_matrix # 假设有一个大型数据帧df,包含两列数据 # 第一列为行索引,第二列为列索引,第三列为值 df = pd.DataFrame({'row': [0, 1, 2, 2], 'col': [1, 2, 0, 2], 'value': [3, 4, 5, 6]}) # 从数据帧中提取行索引、列索引和值...
Sparse & Dense reconstruction from a folder of images can be performed with: output_path:pathlib.Pathimage_dir:pathlib.Pathoutput_path.mkdir()mvs_path=output_path/"mvs"database_path=output_path/"database.db"pycolmap.extract_features(database_path,image_dir)pycolmap.match_exhaustive(database_pat...
csr_matrix(train_dummies.astype(np.int8)) train_dtm_numeric = sparse.hstack((train_dtm, train_numeric)) 多项式逻辑回归 逻辑回归还提供了一种多项式训练选项,比一对多实现更快且更准确。我们使用lbfgs求解器(有关详细信息,请参阅 GitHub 上链接的 sklearn 文档): multi_logreg = LogisticRegression(C=1...
csc_matrix的初始化方法可以是bsr_matrix的初始化方法,也可以是coo_matrix的初始化方法,该csc_matrix与下面的csr_matrix是比较常用的稀疏矩阵。 2.4 csr_matrix csr_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) Compressed Sparse Row matrix csr_matrix的初始化与csc_matrix一致。 2.5 dia_matrix dia_matrix(arg1[, sh...