from scipy.sparse import *

row = [0,0,0,1,1,1,2,2,2]#行指标
col = [0,1,2,0,1,2,0,1,2]#列指标
data = [1,0,1,0,1,1,1,1,0]#在行指标列指标下的数字
team = csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,3))
print(team)
print(team.todense())

输出结果:
(0, 0) 1
(0, 1) 0
(0, 2) 1
(1, 0) 0
(1, 1) 1
(1, 2) 1
(2, 0) 1
(2, 1) 1
(2, 2) 0
[[1 0 1]
[0 1 1]
[1 1 0]]

Process finished with exit code 0
row = [0,0,0,0,1,1,1,1,2,2,2,2]#行指标
col = [0,1,2,3,0,1,2,3,0,1,2,3]#列指标
data = [1,0,1,1,0,1,1,1,1,0,1,1]#在行指标列指标下的数字
team = csr_matrix((data,(row,col)),shape=(3,4))
# print(team)
# print(team.todense())
team_dok = team.todok()
# print(team_dok)

team_coo = team_dok.tocoo()
item =list(team_coo.col.reshape(-1))
# print(type(item))
print(item)

输出:
[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]
team_coo = team_dok.tocoo()
item =list(team_coo.col.reshape(-1))
user =list(team_coo.row.reshape(-1))
print("col:",item)
print("row:",user)

输出:
col: [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]
row: [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]

Process finished with exit code 0

————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「DBL_fish」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/qq_41853536/article/details/83345273

csr_matrix的更多相关文章

  1. python稀疏矩阵得到每列最大k项的值,对list内为类对象的排序(scipy.sparse.csr.csr_matrix)

    print(train_set.tdm) print(type(train_set.tdm)) 输出得到: (0, 3200) 0.264940780338 (0, 1682) 0.356545827 ...

  2. csr_matrix参数解析

    压缩稀疏矩阵构造时的参数从官网看不明白,参考如下: >>> indptr = np.array([0, 2, 3, 6]) >>> indices = np.arr ...

  3. csr_matrix用法

    1 csr_matrix默认对未填充的位置置为0, row = [0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2] # 行指标 col = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2] ...

  4. scipy.sparse的csc_matrix、csr_matrix与coo_matrix区别与应用(思维导图)

  5. SVM算法

    本文主要介绍支持向量机理论推导及其工程应用. 1 基本介绍 支持向量机算法是一个有效的分类算法,可用于分类.回归等任务,在传统的机器学习任务中,通过人工构造.选择特征,然后使用支持向量机作为训练器,可 ...

  6. scikit-learn决策树算法类库使用小结

    之前对决策树的算法原理做了总结,包括决策树算法原理(上)和决策树算法原理(下).今天就从实践的角度来介绍决策树算法,主要是讲解使用scikit-learn来跑决策树算法,结果的可视化以及一些参数调参的 ...

  7. Fast RCNN 训练自己数据集 (2修改数据读取接口)

    Fast RCNN训练自己的数据集 (2修改读写接口) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ http ...

  8. rcnn学习(六):imdb.py学习

    # -------------------------------------------------------- # Fast R-CNN # Copyright (c) 2015 Microso ...

  9. scipy科学计算库

    特定函数 例贝塞尔函数: 积分 quad,dblquad,tplquad对应单重积分,双重积分,三重积分 from scipy.integrate import quad,dblquad,tplqua ...

随机推荐

  1. 函数的练习3——python编程从入门到实践

    8-12 三明治: 编写一个函数,它接受顾客要在三明治中添加的一系列食材.这个函数只有一个参数(它收集函数调用中提供的所有食材),并打印一条消息,对顾客点的三明治进行概述.调用这个函数三次,每次提供不 ...

  2. 函数的学习2——返回值&传递列表——参考Python编程从入门到实践

    返回值 函数并非总是直接显示输出,相反,它可以处理一些数据,并返回一个或一组值.函数的返回值被称为返回值. 1. 简单的返回值 def get_formatted_name(first_name, l ...

  3. python基础 — 文件操作

    读取键盘输入 Python提供了两个内置函数从标准输入读入一行文本,默认的标准输入是键盘.如下: raw_input input raw_input函数 raw_input([prompt]) 函数从 ...

  4. zap+日志分级分文件+按时间切割日志整合demo

    实现功能     info debug 级别的日志输出到 /path/log/demo.log     warn error .... 级别的日志输出到 /path/log/demo_error.lo ...

  5. 【C#】上机实验六

    . 定义Car类,练习Lambda表达式拍序 ()Car类中包含两个字段:name和price: ()Car类中包含相应的属性.构造函数及ToString方法: ()在Main方法中定义Car数组,并 ...

  6. PowerBuilder中pbm_keydown()和pbm_dwnkey()的区别:

    原地址:https://vcoo.cc/blog/463/ PowerBuilder开发中我们经常会用到快捷键的事件编程,在PB中的键盘事件主要用三个:pbm_dwnkey.pbm_keydown.p ...

  7. ultraedit 实际应用技巧

    Tip 1: Alt+C 列模式可以说最初选择使用这个文本编辑软件,原因很简单,就是因为“她”具有列编辑模式.如果您还不知道什么是列编辑模式的话,我想您应该好好研究一下啦.这是一个超级“赞”的功能.在 ...

  8. [洛谷P5367]【模板】康托展开

    题目大意:给定一个$n$的排列,求它在$n$的全排列中的名次 题解:康托展开,对于一个全排列,第$i$为有$n+1-i$种选择,用变进制数表示,这一位就是$n+1-i$进制.记排列中第$[1,i)$中 ...

  9. git学习笔记 ---版本退回

    我们已经成功地添加并提交了一个readme.txt文件,现在,是时候继续工作了,于是,我们继续修改readme.txt文件,改成如下内容: Git is a distributed version c ...

  10. NIO(2):Channel

    Channel可以理解为铁轨,Buffer是铁轨上的火车.铁轨的两端连接这文件描述符或者说文件的缓冲区和程序运行时的内存.借助NIO是一种更加符合OS底层文件系统的调用方式,使用NIO可以用更小的开销 ...