的方法是使用toarray()函数。该函数将稀疏矩阵转换为密集矩阵,并返回一个numpy数组。
稀疏矩阵是指其中绝大多数元素为0的矩阵。scipy.sparse库提供了多种存储和操作稀疏矩阵的方式,其中csr_matrix是一种常用的稀疏矩阵格式。与稠密矩阵相比,稀疏矩阵可以节省内存空间,并提供了高效的计算方式。
转换scipy.sparse.csr.csr_matrix到numpy数组的示例代码如下:
import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix
# 创建一个csr_matrix稀疏矩阵
sparse_matrix = csr_matrix([[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]])
# 将稀疏矩阵转换为numpy数组
dense_array = sparse_matrix.toarray()
print(dense_array)
输出结果为:
[[1 0 0]
[0 2 0]
[0 0 3]]
这样就将稀疏矩阵csr_matrix成功转换为了numpy数组。
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