Python稀疏矩陣及參數(shù)保存代碼實(shí)現(xiàn)
1. 稀疏矩陣的建立:coo_matrix()
from scipy.sparse import coo_matrix # 建立稀疏矩陣 data = [1,2,3,4] row = [3,6,8,2] col = [0,7,4,9] c = coo_matrix((data,(row,col)),shape=(10,10)) #構(gòu)建10*10的稀疏矩陣,其中不為0的值和位置在第一個(gè)參數(shù) print(c)

2. 稀疏矩陣轉(zhuǎn)化為密集矩陣:todense()
d = c.todense() print(d)

3. 將一個(gè)0值很多的矩陣轉(zhuǎn)化為稀疏矩陣
e = coo_matrix(d) #將一個(gè)0值很多的矩陣轉(zhuǎn)為稀疏矩陣 print(e)
4. save:類(lèi)似于matlab中的.mat格式,python也可以保存參數(shù)數(shù)據(jù),除了保存成csv,json,excel等之外,個(gè)人覺(jué)得matlab的.mat格式真的很強(qiáng),啥都可以直接保存~~
import numpy as np # numpy.save(arg_1,arg_2),arg_1是文件名,arg_2是要保存的數(shù)組
aa = np.array(d)
print(aa)
# save
np.save('test_save_1.npy', aa) #保存一個(gè)數(shù)組
np.savez('test_save_2', aa=aa, d=d) #保存多個(gè)數(shù)組,其中稀疏矩陣可以直接保存
5. load:加載參數(shù)數(shù)據(jù)
#load
a_ = np.load('test_save_1.npy')
print(a_)
dt = np.load('test_save_2.npz') #npz數(shù)據(jù)加載后是一個(gè)字典格式數(shù)據(jù)
print(dt)
print(dt['aa'])
print(dt['d']) #獲取其中的參數(shù)值,類(lèi)似于字典形式獲取
6. 獲取npz數(shù)據(jù)的參數(shù)名稱(chēng)
#獲取參數(shù)名稱(chēng) p_name =list(dt.keys()) print(p_name) #獲取值 p_value =list(dt.values()) print(p_value)
以上就是本文的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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