dense_matrix = sparse_matrix.toarray print(dense_matrix) ``` 输出: ``` [[0100] [0020] [0003]] ``` 在上面的示例中,我们首先使用`csr_matrix(`函数创建了一个3x4的稀疏矩阵。然后,我们使用`toarray(`方法将稀疏矩阵转换为数组。最后,我们打印了转换后得到的数组。 需要注意的是,当使用`toarray(`...
需要注意的是 Python 和 C 语言不一样,定义函数的时候完全不需要指定返回值的类型,调用函数的时候接收返回值的变量也同样是完全不需要指定其对应的类型。这应该大概可能也许就是让 SciPy 稀疏矩阵的初学者把二者混为一谈的主要原因吧。显然,我们可以发现 toarray() 方法的返回值类型是 numpy.ndarray 而 todense()...
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toarray() AT = np.hstack([QT,-R]) 矩阵QT: 矩阵R: 矩阵AT: #生成B B = np.zeros((2*dim-2,2*dim-2)) B[:dim,:dim] = np.eye(dim)*w B[dim:,dim:] = lamda * R 矩阵B: 准备好了上面的矩阵后,准备好利用cvxopt进行二次规划问题的求解,一般cvxopt得自己下载,我这里出了一个...
需要创建两个lambda函数，一个用来将文本转换成数字数组，另一个用来计算它们的相似性。vectorize =lambda Text: TfidfVectorizer().fit_transform(Text).toarray()similarity = lambda doc1, doc2:cosine_similarity([doc1, doc2])· 将文本数据向量化 加入下列两行代码，将加载的学生文件向量化：vectors =...
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]...
enc.fit(a[['A','B']]) enc.transform(a[['A','B']]).toarray()print(enc.transform(a[['A','B']]).toarray()) assert断言的作用: 用于判定某布尔值必须为真,如果发生异常说明表达式为假,以如下代码为例 assert1==1#未返回值assert1==2#返回错误...
print(X.toarray()) 四、模型训练 使用逻辑回归模型进行情感分类。 python 复制代码 from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report ...
在这段代码中,edges_to_adjacency_matrix函数接受原始边列表作为参数,并返回对应的邻接矩阵。然后我们对给定的边列表进行了测试,并输出了生成的邻接矩阵。 扩展和优化 虽然上述代码能够完成原始边列表到邻接矩阵的转换,但在实际应用中可能需要进行一些扩展和优化。