Python如何将CSR等稀疏矩阵转化为numpy中的一般矩阵

叁歲伎倆 2022-05-06 06:36 638阅读 0赞

写在前面：使用sklearn.datasets的load\_svmlight\_file()时获取到一个稀疏矩阵，因为初涉python，不敢轻易尝试稀疏矩阵运算，打算将其转化为numpy库中的一般矩阵（matrix）。

稀疏矩阵形式：

>>> print(data)
      (0, 0)        -1.0
      (0, 1)        -0.64
      (0, 2)        -0.86437
      (0, 3)        -1.0
      (0, 4)        -0.37037
      (0, 5)        0.155011
      (0, 6)        0.283213
      (0, 7)        -0.461594
      (0, 8)        -1.0
      (0, 9)        -0.583969
      (0, 10)       -0.425532
      (0, 11)       1.0
      (0, 12)       -0.82064
      (1, 0)        -0.999528
      (1, 1)        -1.0
      ···           ···

构造一般矩阵：

# todense()返回矩阵
    >>> m = data.todense()
    # 验证
    >>> type(m)
    <class 'numpy.matrixlib.defmatrix.matrix'>
    >>> m
    matrix([[-1.,-0.64,-0.86437, ... ,-0.425532,1.,-0.82064 ],
            [-0.999528,-1.,-0.515396, ... ,0.106383,1.,-0.59106 ],
            [-0.999529,-1.,-0.515396, ... ,0.106383,0.979475,-0.873068],
            ...,
            [-0.998776,-1.,-0.159091, ... ,0.787234,1.,-0.784216],
            [-0.997679,-1.,-0.159091, ... ,0.787234,0.982601,-0.737859],
            [-0.999076,-1.,-0.159091, ... ,0.787234,1.,-0.660596]])

原来只要调用`todense()`就能直接返回矩阵。

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