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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...
使用toarray()方法可以将CSR矩阵转换为对应的numpy数组,这样可以方便地进行索引操作和其他numpy数组支持的操作。下面是一个示例代码: 代码语言:txt 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_...
>>> importnumpy as np>>> from scipy.sparse import csr_matrix >>> indptr = np.array([0, ...
上述官方文档时稀疏矩阵的一些特性以及csr_matrix的优缺点,并且在指明各种缺点的同时,提供了可以考虑的技术实现。 代码示例1 import numpy as np from scipy.sparse import csr_matrix row = np.array([0, 0, 1, 2, 2, 2]) col = np.array([0, 2, 2, 0, 1, 2]) ...
>>>csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3)).toarray() array([[1, 0, 2], [0, 0, 3], [4, 5, 6]]) 指定行坐标,列坐标,以及数值生成稀疏矩阵。 二、根据列坐标,指针,以及数值进行表示 >>> iindptr=np.array([0,2,3,6]) ...
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)...
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...
在用python进行科学运算时,常常需要把一个稀疏的np.array压缩,这时候就用到scipy库中的sparse.csr_matrix(csr:Compressed Sparse Row marix)和sparse.csc_matric(csc:Compressed Sparse Column marix) scipy.sparse.csr_matrix 官方API介绍 csr_matrix((data, indices, indptr), [shape=(M, N)]) ...
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...