array_from_sparse = sparse_matrix.toarray() print("转换为数组:\n", array_from_sparse) 四、使用todense方法 todense方法将稀疏矩阵转换为密集矩阵。然后我们可以使用numpy.array将密集矩阵转换为数组。 # 使用todense方法将稀疏矩阵转换为密集矩阵 dense_matrix = sparse_matrix.todense() print("转换为密集...
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方法外,还可以使用NumPy库的todense方法来将稀疏矩阵转换为数组。以下是具体步...
显然,我们可以发现 toarray() 方法的返回值类型是 numpy.ndarray 而 todense() 方法的返回值类型是 numpy.matrix,这两个类型必然存在某种程度上的不同之处。至于为什么我们可以反过来想一下,如果这两个类型完全一样的话,那么 NumPy 内部要去实现这两个类型就会显得非常的冗余。因此,为了避开所谓的冗余的代码,NumP...
1])sparse_matrix=csr_matrix((data,(rows,cols)),shape=(3,3))# 输出稀疏矩阵print("稀疏矩阵 (CSR 格式):")print(sparse_matrix)# 使用 toarray 转换为密集数组dense_array=sparse_matrix.toarray()# 输出密集数组print("\n转换
稀疏矩阵toarray与todense 将稀疏矩阵转化为正常的矩阵,有toarray与todense两种方法,注意二者的区别 importnumpyasnpimportscipy.sparseasspspmat=sp.coo_matrix((3,4))arr=spmat.toarray()mat=spmat.todense()>>>type(arr)<class'numpy.ndarray'>>>arr.sum(axis=0)# 一维array([0.,0.,0.,0.])>>>ty...
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(`方法将稀疏矩阵转换为数组时,结果可以是一...
Python pyspark DenseMatrix.toArray用法及代碼示例 本文簡要介紹pyspark.ml.linalg.DenseMatrix.toArray的用法。 用法: toArray() 返回一個numpy.ndarray 例子: >>>m = DenseMatrix(2,2, range(4))>>>m.toArray() array([[0.,2.], [1.,3.]]) 相關用法...
todense() # 通过toarray方法转化成密集矩阵(numpy.matrix) >>> coo.toarray() # 通过toarray...
你可以通过tfidf.idf_得到IDF，那么稀疏数组名，比如'a'，a.toarray().toarray返回ndarray;todense...
(你可能偶然发现了一种将稀疏表示转换为密集表示的替代方法:numpy.todense;toarray返回一个 NumPy 数组,而todense返回一个 NumPy 矩阵。在本教程中,我们将使用 NumPy 数组,而不是矩阵;scikit-learn 不支持后者。) CSR 表示对于计算非常有效,但它不适合添加元素。 为此,LIL(List-In-List)表示更好: ...