复制 import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix # 假设有一个CSR矩阵 csr_matrix # csr_matrix = ... #将CSR矩阵转换为numpy数组 numpy_array = csr_matrix.toarray() # 现在可以对numpy数组进行索引操作 # 例如,获取第一行的数据 first_row = numpy_array[0] # 或者获取某个特定...
代码语言:txt 复制 import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix # 创建稀疏矩阵 sparse_matrix = csr_matrix([[1, 0, 0], [0, 0, 2], [0, 3, 0]]) # 将稀疏矩阵转换为基于索引的numpy数组 index_based_array = sparse_matrix.toarray() # 打印转换后的数组 print(index_based...
我们可以通过向scipy.sparse.csr_matrix()函数传递数组来创建一个 CSR 矩阵。 实例 创建CSR 矩阵。 importnumpyasnp fromscipy.sparseimportcsr_matrix arr=np.array([0,0,0,0,0,1,1,0,2]) print(csr_matrix(arr)) 以上代码输出结果为: (0,5)1(0,6)1(0,8)2 结果解析: 第一行:在矩阵第一行(索...
import numpy as np from scipy.sparse.csgraph import bellman_ford from scipy.sparse import csr_matrix arr = np.array([ [0, -1, 2], [1, 0, 0], [2, 0, 0] ]) newarr = csr_matrix(arr) print(bellman_ford(newarr, return_predecessors=True, indices=0)) 以上代码输出结果为: (array(...
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...
scipy 和python 对应关系 scipy与numpy的区别 1. 根据列表 train_index \ test_index \ val_index ,将这个列表作为下标 传给train_mask \ test_mask \ val_mask ,使得对应列表中元素的内容赋值为True. 从而得到 train \ test \ val 的mask (以train_mask为例,最终得到的是一个numpy的一维向量,若节点是...
一、scipy.sparse中七种稀疏矩阵类型 1、bsr_matrix:分块压缩稀疏行格式 介绍 BSR矩阵中的inptr列表的第i个元素与i+1个元素是储存第i行的数据的列索引以及数据的区间索引,即indices[indptr[i]:indptr[i+1]]为第i行元素的列索引,data[ind
<3x3 sparse matrix of type '<class 'numpy.intc'>' with 7 stored elements in Compressed Sparse Row format> ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 在矩阵中,若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目,并且非0元素分布没有规律时,则称该矩阵为稀疏矩阵。
我们可以通过向scipy.sparse.csr_matrix()函数传递数组来创建一个 CSR 矩阵。 实例 创建CSR 矩阵。 import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix arr = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 2]) print(csr_matrix(arr))
在SciPy中,可以使用scipy.sparse模块中的函数来创建稀疏矩阵。以下是一些示例: import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix, coo_matrix # 使用COO格式创建稀疏矩阵 row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2]) data = np.array([1, 2, 3, ...