从scipy CSR矩阵索引到numpy数组的最有效方法是使用`toarray()`方法将CSR矩阵转换为numpy数组。CSR矩阵是一种压缩稀疏行矩阵的存储格式,而numpy数组是一种常规的多维数组...
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) 输出结果为: ...
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...
print(csr_matrix(arr).data) 以上代码输出结果为: [1 1 2] 使用count_nonzero()方法计算非 0 元素的总数: 实例 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).count_nonzero()) 以上代码输出结果...
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: ...
>>> import numpy as np >>> from scipy.sparse import csr_matrix >>> indptr = np.array([0...
scipy.sparse.csr_matrix csr是Compressed Sparse Row matrix的缩写即压缩稀疏基于行存储的矩阵,好绕口,该矩阵有如下几种构造方法: csr_matrix(D) D是一个稠密矩阵或2维的ndarray 举例如下: importnumpyasnpfromscipy.sparseimportcsr_matrix csr=csr_matrix(np.array([ ...
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): ...
使用SciPy sparse csr_matrix 以前的方式 from scipy.sparse import csr_matrix matrix = csr_matrix((3, 4), dtype=np.int8) df = pd.SparseDataFrame(matrix, columns=['A', 'B', 'C']) 新的方法 from scipy.sparse import csr_matrix import numpy as np import pandas as pd matrix = csr_mat...
import numpy as np from scipy.sparse.csgraph import breadth_first_order from scipy.sparse import csr_matrix arr = np.array([ [0, 1, 0, 1], [1, 1, 1, 1], [2, 1, 1, 0], [0, 1, 0, 1] ]) newarr =csr_matrix(arr) ...