Python 无法将稀疏矩阵转换为密集矩阵_Python_Numpy_Sparse Matrix

Python 无法将稀疏矩阵转换为密集矩阵

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我的矩阵

Gx

和

Gy

都是coo类型的稀疏矩阵

我使用它们执行以下操作：

A = np.hstack((Gx.transpose(),Gy.transpose()))
B = np.vstack((Gx,Gy))

L = np.dot(A,B)

我想将解决方案可视化，所以我使用了C.toarray（）和C.todense（），但答案如下：

In [391]: C
Out[391]: 
  array([ <16x16 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
with 64 stored elements in Compressed Sparse Row format>], dtype=object)


In [392]: C.toarray() 
Traceback (most recent call last):
   File "<ipython-input-390-86c90f8dce51>", line 1, in <module>
    C.toarray()
AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'toarray'

[391]：C中的


出[391]：
数组（[]，数据类型=对象）
在[392]中：C.toarray（）
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
C.toarray（）
AttributeError:'numpy.ndarray'对象没有属性'toarray'

我如何才能看到密集形式的矩阵

array([ <16x16 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'

会有用的。正如错误所述，

numpy

数组没有

toarray

方法。但在这种情况下，它的元素会

由于

Gx

和

Gy

是稀疏的，因此您需要使用

hstack

和

vstack

的稀疏版本，而不是

numpy

版本。检查

和

的类型。我想这些是numpy数组，不是稀疏矩阵

看看当我使用

np.hstack

和几个稀疏矩阵时会发生什么：

In [70]: M=sparse.csr_matrix([[0,1,2],[2,3,4]])
In [71]: np.hstack([M,M])
/usr/lib/python3/dist-packages/scipy/sparse/compressed.py:298: SparseEfficiencyWarning: Comparing sparse matrices using >= and <= is inefficient, using <, >, or !=, instead.
  "using <, >, or !=, instead.", SparseEfficiencyWarning)
Out[71]: 
array([ <2x3 sparse matrix of type '<class 'numpy.int32'>'
    with 5 stored elements in Compressed Sparse Row format>,
       <2x3 sparse matrix of type '<class 'numpy.int32'>'
    with 5 stored elements in Compressed Sparse Row format>], dtype=object)

[70]中的

M=sparse.csr_矩阵（[0,1,2]，[2,3,4]）
在[71]中：np.hstack（[M，M]）
/usr/lib/python3/dist packages/scipy/sparse/compressed.py:298:SparseEfficiencyWarning:使用>=和比较稀疏矩阵，
]，dtype=object）

结果不是稀疏的，而是由两个稀疏元素组成的密集元素。

来自：

array([ <16x16 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'