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 SparseColumnmarix) 2.1 按row行...
你可以使用toarray()方法将稀疏矩阵转换为普通的NumPy数组: python dense_array = sparse_matrix.toarray() print(dense_array) 5. 稀疏矩阵的其他常用方法和功能 转置:使用T属性或transpose()方法 python transposed_matrix = sparse_matrix.T # 或者 # transposed_matrix = sparse_matrix.transpose() print(...
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...
>>>import numpy as np>>>from scipy.sparse import dok_matrix>>>S=dok_matrix((5,5),dtype=np.float32)>>>foriinrange(5):...forjinrange(5):... S[i,j]=i+j ...>>>print S.toarray()[[0.1.2.3.4.][1.2.3.4.5.][2.3.4.5.6.][3.4.5.6.7.][4.5.6.7.8.]] 1 2 3 4 5 6...
csr_matrix 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>indptr=np.array([0,2,3,6])#0表示默认起始点,0之后有几个数字就表示有几行>>>indices=np.array([0,2,2,0,1,2])>>>data=np.array([1,2,3,4,5,6])>>>csr_matrix((data,indices,indptr),shape=(3,3)).toarray()array...
Matrix vector product To do a vector product between a sparse matrix and a vector simply use the matrix dot method, as described in its docstring: >>> >>> import numpy as np >>> from scipy.sparse import csr_matrix >>> A = csr_matrix([[1, 2, 0], [0, 0, 3], [4, 0, 5]...
scipy 稀疏矩阵转numpy 矩阵 A.toarray() 将Scipy Sparse 矩阵转换成 torch sparse 矩阵 defsparse_mx_to_torch_sparse_tensor(sparse_mx):"""Convert a scipy sparse matrix to a torch sparse tensor."""sparse_mx = sparse_mx.tocoo().astype(np.float32)indices = torch.from_numpy(np.vstack((sparse...
For example: In [11]: import numpy as np In [12]: from scipy.sparse import csr_matrix, coo_matrix In [13]: csr_matrix([[0, 1]], dtype=np.float16).toarray() --- Value...
对MatrixOpsTest的记录,之前没学过Triton,CUDA初步入门马上来看的,肯定有很多问题,我现在希望很多方面速成基本技能,然后再酌情深入。 这一篇会相对庖丁解牛(过度细致)一点,甚至可以是一门torch/numpy熟练工的课,因为是纯个人学习笔记。 我认为需要先看懂块稀疏矩阵本身,在进入计算才有意义,所以本篇讲解Matrix类。
A = csr_matrix([[1, 2, 0], [0, 0, 3]]) B = csr_matrix([[4, 0], [5, 6]]) # 使用scipy.sparse.hstack进行水平堆叠 C = hstack([A, B]) print(C.toarray()) # 转换为密集数组进行展示 2、np.hstack np.hstack是NumPy库中的一个函数,用于水平堆叠序列中的数组(即按列堆叠)。