from scipy.sparse import csr_matrix arr = np.array([[0, 0, 0], [0, 0, 1], [1, 0, 2]]) mat = csr_matrix(arr) mat.sum_duplicates() print(mat) 以上代码输出结果为: (1, 2) 1 (2, 0) 1 (2, 2) 2 csr 转换为 csc 使用 tocsc() 方法: 实例 import numpy as np from scip...
csr_matrix，全称Compressed Sparse Row matrix，即按行压缩的稀疏矩阵存储方式，由三个一维数组indpt...
一、根据坐标col,以及值进行表示生成矩阵。 代码 >>> row=np.array([0,0,1,2,2,2]) >>> col=np.array([0,2,2,0,1,2]) >>> data=np.array([1,2,3,4,5,6]) >>>csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3)).toarray() array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], [4, 5, 6]])...
class scipy.sparse.csr_matrix(arg1, shape=None, dtype=None, copy=False)[source] Compressed Sparse Row matrix This can be instantiated in several ways: csr_matrix(D) with a dense matrix or rank-2 ndarray D csr_matrix(S) with another sparse matrix S (equivalent to S.tocsr()) csr_matrix...
本文以csr_matrix为例来说明sparse矩阵的使用方法,其他类型的sparse矩阵可以参考https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html csr_matrix是Compressed Sparse Row matrix的缩写组合,下
csr_matrix中,csr分成三个单词compress sparse row,因此csr是按行压缩的稀疏矩阵 csr_matrix矩阵返回值有三个属性indptr indices data 可以分别对应 count index data 三个通俗的解释。 由于csr_matrix是按行压缩的矩阵indptr(count)为每行中元素不为0个数的计数,值得注意的是这个计数是累加的,详细的解释看下面的例...
在SciPy稀疏矩阵CSR_Matrix中保持插入顺序的方法是使用稀疏矩阵的`lil_matrix`格式进行插入操作,然后再将其转换为CSR_Matrix格式。 `lil_matrix`是一种基于行...
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要转换一些数据,输出是 scipy.sparse.csr.csr_matrix 如何将它与其他列合并回我的原始数据帧? 我尝试使用 pd.concat 但我明白了 TypeError: cannot concatenate a non-NDFrame object 谢谢 原文由 KillerSnail 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 python...