问将scipy.sparse.csr.csr_matrix转换为numpy数组EN版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅...
1.2csr_matrix转ndarry my_matrix = scipy.sparse.csr_matrix((2,2)) my_array = my_matrix.A type(my_array) numpy.ndarray (2)在用python进行科学运算时,常常需要把一个稀疏的np.array压缩 按行压缩:sparse.csr_matrix(csr:Compressed SparseRowmarix) 按列压缩:sparse.csc_matric(csc:Compressed SparseCo...
原链接:邻接矩阵转稀疏矩阵 邻接矩阵转稀疏矩阵 Example: import scipy.sparse as sp import numpy as np import torch adj_matrix = torch.randint(0,2,(4,4)) print(adj_matrix) # 输
针对你遇到的错误 "TypeError: A sparse matrix was passed, but dense data is required. Use X.toarray() to convert to a dense numpy array.",这里是一些详细的解答步骤和代码示例,帮助你解决这个问题: 理解错误消息内容: 这个错误表明你的代码中某个函数或模型期望接收一个密集矩阵(dense matrix),但实际...
您可以直接从数据中创建稀疏csr-matrix 正如您在问题中已经提到的,由uint8值组成的密集矩阵需要1 TB。通过使用稀疏矩阵,可以将其减少到约19 MB,如以下示例所示。 创建具有相关大小的输入 这应该包括在问题中,因为它暗示了矩阵的稀疏性。 from scipy import sparseimport numpy as npM=int(1e6)N=int(1e6)A=np...
pd.DataFrame.sparse.from_spmatrix()函数将稀疏矩阵转换成Dataframe对象。 至此,我们已经完成了稀疏矩阵到Dataframe的转换。 完整代码示例 下面是一个完整的代码示例,包含了上述步骤的实现: importnumpyasnpimportpandasaspdimportscipy.sparseassp# 读取稀疏矩阵数据sparse_matrix=sp.csr_matrix(pd.read_csv('sparse_mat...
上面的csr_matrix是通俗易懂的解释方法,下面我们以csc_matrix为例来看看比较官方的解释: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 示例解读>>>indptr=np.array([0,2,3,6])>>>indices=np.array([0,2,2,0,1,2])>>>data=np.array([1,2,3,4,5,6])>>>csc_matrix((data,indices,in...
此外关于不同框架中稀疏矩阵之间的转换,这里贴一段关于scipy sparse matrix 转 a torch sparse tensor的代码,其核心思路就是从一个框架中的稀疏矩阵表示中,抽取出torch框架下表示COO稀疏矩阵的关键三要素,再利用torch依据这三要素创建对应的稀疏矩阵。代码出自DongHande/PT_propagation_then_training ...
接下来,我们将使用scipy.sparse模块中的csr_matrix函数创建一个稀疏矩阵。这一函数的主要用途是将密集矩阵转换为稀疏矩阵。 # 导入csr_matrixfromscipy.sparseimportcsr_matriximportnumpyasnp# 创建一个密集矩阵dense_matrix=np.array([[0,0,3],[4,0,0],[0,5,6]])# 将密集矩阵转换为稀疏矩阵sparse_matrix=...
导入必要的库和模块:import numpy as np from scipy.sparse import spmatrix, coo_matrix 创建自定义的子类,并继承spmatrix类:class CustomSparseMatrix(spmatrix): def __init__(self, arg1, shape=None, dtype=None, copy=False): # 初始化父类 super().__init__() # 在此处添加自定义的初始化逻辑 ...