Python稀疏矩陣及參數(shù)保存代碼實現(xiàn)
更新時間：2020年04月18日 10:44:38 作者：落日峽谷
這篇文章主要介紹了Python稀疏矩陣及參數(shù)保存代碼實現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下
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0值很多的矩陣轉(zhuǎn)化為稀疏矩陣
e = coo_matrix(d) #將一個0值很多的矩陣轉(zhuǎn)為稀疏矩陣 print(e)
4. save：類似于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，個人覺得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) #保存一個數(shù)組
np.savez('test_save_2', aa=aa, d=d) #保存多個數(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，類似于字典形式獲取
6. 獲取npz數(shù)據(jù)的參數(shù)名稱
#獲取參數(shù)名稱 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內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
python matplotlib中文顯示參數(shù)設(shè)置解析
這篇文章主要介紹了python matplotlib中文顯示參數(shù)設(shè)置解析，具有一定借鑒價值，需要的朋友可以參考下。2017-12-12
關(guān)于Numpy中argsort()函數(shù)的用法解讀
這篇文章主要介紹了關(guān)于Numpy中argsort()函數(shù)的用法解讀，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教2023-06-06
python入門基礎(chǔ)之用戶輸入與模塊初認(rèn)識
Python的強(qiáng)大之處在于他有非常豐富和強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)庫和第三方庫，幾乎你想實現(xiàn)的任何功能都有相應(yīng)的Python庫支持。下面通過本文給大家介紹python入門基礎(chǔ)之用戶輸入與模塊初認(rèn)識，一起看看吧2016-11-11
Python?十大經(jīng)典排序算法實現(xiàn)詳解
排序算法是《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分為內(nèi)部排序和外部排序，內(nèi)部排序是數(shù)據(jù)記錄在內(nèi)存中進(jìn)行排序，而外部排序是因排序的數(shù)據(jù)很大，一次不能容納全部的排序記錄，在排序過程中需要訪問外存2022-01-01
Windows下pycharm創(chuàng)建Django 項目(虛擬環(huán)境)過程解析
這篇文章主要介紹了Windows下pycharm創(chuàng)建Django 項目(虛擬環(huán)境)過程解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下2019-09-09
這篇文章主要介紹了Python getopt模塊處理命令行選項實例,本文講解相對簡單,需要的朋友可以參考下2014-05-05
Django開發(fā)RESTful API實現(xiàn)增刪改查(入門級)
這篇文章主要介紹了Django開發(fā)RESTful API實現(xiàn)增刪改查(入門級)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2021-05-05
在Pandas中求差集沒有專門的函數(shù),處理辦法就是將兩個DataFrame追加合并,然后去重,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于利用Pandas求兩個dataframe差集的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下2022-08-08
這篇文章主要介紹了python中range()與xrange()用法,結(jié)合實例形式分析了range()與xrange()使用與效率上的區(qū)別,需要的朋友可以參考下2016-09-09
Python實現(xiàn)四舍五入的兩個方法總結(jié)
這篇文章主要介紹了python中實現(xiàn)四舍五入的兩種方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2022-09-09