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...
一、csr_matrix函数 from scipy.sparse import csr_matriximport numpy as np# data:代表的是稀疏矩阵中存储的所有元素data = np.array([1,2,3,4,5,6])# indices: 代表的是这6个元素所在的列的位置indices = np.array([0,2,2,0,1,2])# indptr: 游标,每一行起始元素的下标# 1 2|3|4 5 6的下...
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...
这表明data中[0:2](即前两个数)属于第0行,[2:3](即第三个数)属于第1行,...csc_matrix同理,只不过indices和indptr交换行列。 3、总结 加载数据文件时使用coo_matrix快速构建稀疏矩阵,然后调用to_csr()、to_csc()、to_dense()把它转换成CSR或稠密矩阵(numpy.matrix)。 coo_matrix格式常用于从文件中进行...
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...
>>> import numpy as np >>> from scipy.sparse import csr_matrix >>> csr_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray() array([[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]], dtype=int8) >>> >>> row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) ...
from scipy.sparse import csr_matrix 了解csr_matrix类的功能和使用方法: csr_matrix类用于创建和操作压缩稀疏行矩阵。稀疏矩阵是一种矩阵,其中大部分元素为零,通过特定的存储格式来节省空间。 你可以通过向csr_matrix构造函数传递数据来创建矩阵。数据可以以多种形式提供,例如坐标列表(行索引、列索引和值)、COO(...
import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix # print(csr_matrix((3, 4), dtype=np.int8).toarray()) # 构建3*4的空矩阵 # [[0 0 0 0] # [0 0 0 0] # [0 0 0 0]] row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) ...
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, ...
>>> import numpy as np >>> from scipy.sparse import csr_matrix >>> indptr = np.array([0...