这些矩阵表示稀疏矩阵，但我不知道有什么不同。
此外，使用lil_matrix或csr_matrix的每一个优点是什么？
浏览 4提问于2021-09-17得票数 3
对于SciPy稀疏矩阵，可以使用todense()或toarray()将其转换为NumPy矩阵或数组。反转的函数是什么？
我搜索了，但不知道哪些关键字应该是正确的命中。
浏览 1提问于2011-10-28得票数 99
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我一直在观察我的代码中的一些奇怪的行为，这一直困扰着我。下面..。from scipy.sparse import csr_matrixB = A我本以为A.toarray()会返回原始矩阵(没有更新的99值)，但实际上我得到了以下结果array([[99, 2, 0],
浏览 1提问于2017-02-18得票数 0
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下面是我的文档：
>>> corpus = [ [0 2 0 1 0 1 1 0 1] [0 1 1 1 0 0 1 0 1]]
假设我已经有了一个类似于X.toarray()中给出的词频矩阵我想对这个矩阵应用一个TfIDF。有没有办法让我接受一个计数数组+一个字典，并应用这个函数的
浏览 1提问于2021-05-14得票数 2
我正在使用Python和Scipy库来创建一个稀疏矩阵，特别是csr_matrix (压缩稀疏行矩阵)。矩阵很大，大约有70000*70000个元素。我将矩阵构建为2d数组，然后构造csr_matrix，将2d数组作为参数。构造一个非常稀疏的大小矩阵是很容易的，没有任何问题。当给出一个密度更大的2d数组(更不用说零个元素)时，这
浏览 2提问于2015-08-29得票数 2
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在R中加载NPZ稀疏矩阵
、、、、
如何读取我在R中将Python作为*.npz文件保存的稀疏矩阵？我已经在Stackoverflow上找到了两个答案，但在我的例子中，这两个问题似乎都没有完成。是通过以下方式使用Pandas数据框架创建的： "data.npz", )
导入R中的数据集的第一步如下所示。
浏览 18提问于2022-06-27得票数 1
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我并不是不了解coo_matrix、csr_matrix和csc_matrix之间的区别。A = array([[1,2,3,0,0,5],print coo_matrix(A)
它打
浏览 0提问于2012-06-27得票数 11
6回答
每隔一段时间，我就会操作一个csr_matrix，但我总是忘记参数indices和indptr是如何协同工作来构建稀疏矩阵的。在使用符号indptr定义稀疏矩阵时，我希望得到一个清晰直观的解释，说明在定义稀疏矩阵时data和indices参数是如何相互作用的。从中可以看出，data参数包含所有非零数据，indices参数包含与该数据关联的列(因此，在文档中给出的示例中，indice
浏览 0提问于2018-09-12得票数 49
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x/y的范围可能是0到5000，即2500万个单元格。最快的数据结构是查找，显然是一个二维数组，但你看到的是24MB左右的内存，并且输出列表的迭代可能会很昂贵。对于磁盘存储，您可以实现gif样式的</e
浏览 1提问于2011-05-18得票数 3
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我有一个csr_matrix 'a‘类型的稀疏矩阵。我想执行一个操作来创建一个新的csr_matrix 'b‘，其中'b’的每一行都与'a‘的一行相同。我认为对于普通的numpy数组，可以使用“平铺”操作。但是我不能为csr_matrix找到同样的东西。当矩阵的大小是10000 x 100
浏览 0提问于2016-04-14得票数 1
1回答
枕矩阵转换文档不清楚
、、、
我把dok转换成coo矩阵，文档对我来说似乎不清楚。我的目标是不破坏原始矩阵！这些文件指出：
然而，它似乎输出矩阵，而不是转换原始矩阵。我认为“复制”可能会改变从转换到创建副本的行为，但是测试表明这是不可能的<
浏览 6提问于2021-11-05得票数 0
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我想从稀疏矩阵中删除对角线元素。由于矩阵是稀疏的，因此这些元素不应该存储一次。sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'但是，使用csr_matrix，似乎没有从存储中删除对角线元素：>>
浏览 2提问于2016-11-23得票数 9
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我是Python新手，您能帮我介绍一些基本的稀疏矩阵操作吗：
提前感谢！
浏览 3提问于2013-04-28得票数 1
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alpha = csr_matrix((1000,1000),dtype=np.float32)alpha[0,:] = beta
在初始化之后，alpha和beta应该是稀疏矩阵，其中不存储任何元素。但是在将beta赋值给alpha的第一行之后，alpha变得非稀疏，其中有1000个0存储在alpha中。我知道我可以使用eliminate_zeros()将alpha转换回<em
浏览 1提问于2016-06-07得票数 0
我有大约10,000个稀疏矩阵，每个矩阵的大小为5万×5，平均密度为0.0004。对于每个循环(10000次)，我将计算numpy数组并将其转换为csr_matrix，并将其附加到列表中。如何减少内存消耗，同时将这些10K稀疏矩阵存储在内存中，以便进一步计算？sparse_matrix)会输出类似的结果，这表明我是在附加<
浏览 2提问于2017-05-31得票数 1
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我正在处理大型稀疏二进制矩阵。我使用Scipy稀疏矩阵实现来压缩它们。从Jaccard distance中计算scipy.spatial.distance不支持对稀疏矩阵的直接操作，因此：
通过稀疏循环，使用getrow()抓取每一行
浏览 8提问于2016-05-06得票数 5
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对于非常大的稀疏向量，计算距离/邻近矩阵的最佳方法是什么？例如，您将得到以下设计矩阵，其中每行为68771维稀疏向量。designMatrix <5830x68771型稀疏矩阵与压缩稀疏行format>中存储的1229041个元素
浏览 2提问于2011-03-18得票数 1
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我想将带有dtype=object的numpy数组转换为稀疏数组，例如csr_matrix。然而，这是失败的。x = np.array(['a', 'b', 'c'], dtype=object)
csc_matrix(x) # This fails
TypeError:不支持类型转换：(dtyp
浏览 5提问于2017-12-16得票数 1
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我有一个包含计数的压缩稀疏行矩阵。我想要建立一个矩阵，包含这些计数的预期频率。下面是我目前使用的代码：row_totalcoo_matrix(m)
m[i,j]= col_total.item(j)*r
浏览 0提问于2015-12-28得票数 2
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