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...
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_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...
coo_matrix全称是A sparse matrix in COOrdinate format,一种基于坐标格式的稀疏矩阵,每一个矩阵项是一个三元组(行,列,值)。 该矩阵的常见构造方法有如下几种: coo_matrix(D) 举例如下: importnumpyasnpfromscipy.sparseimportcoo_matrix coo=coo_matrix(np.array([ 1,2,3,4,5,6]).reshape(( 2,3)))p...
spmatrix: Sparse matrix base clas ''' 矩阵属性 from scipy.sparse import csr_matrix ### 共有属性 mat.shape # 矩阵形状 mat.dtype # 数据类型 mat.ndim # 矩阵维度 mat.nnz # 非零个数 mat.data # 非零值, 一维数组 ### COO 特有的 coo.row # 矩阵行索引 coo.col # 矩阵列索引 ### CSR...
>>> import numpy as np >>> from scipy.sparse import csr_matrix >>> indptr = np.array([0...
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)) 以上代码输出结果为: (0, 5) 1 (0, 6) 1 (0, 8)...
matrix <1000000x100000 sparse matrix of type '' with 100000000 stored elements in COOrdinate format> Filesize: 3.0G. (请注意,格式已从csr更改为coo)。 cPickle/np.savez import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix def save_sparse_csr(filename, array): ...
如果你想使用 "scipy.sparse" 中的 "coo_array" 属性,需要先将数据存储在一个稀疏矩阵中。然后,你可以使用 "sparse" 方法来访问稀疏矩阵,也可以使用 "toarray" 方法将稀疏矩阵转换为numpy数组。 import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix # 创建一个稀疏矩阵 A = csr_matrix([[1, 2], [...
CSR 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。 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: ...