如何在python中使用两个不同格式的向量进行操作

其中一个向量的格式是scipy.sparse.csr.csr_矩阵，另一个是numpy.ndarray。我有一个实验代码如下：

import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix

x = np.arange(5)+1
y = [1, 0, 0, 1, 2]
y = csr_matrix(y)
print type(x)
print type(y)

z = np.true_divide(y,x)
print z.shape

我得到了z.shape=（5L，），但我不知道它是什么意思。如果我打印z，它告诉我它是一个包含3个元素的行向量。 如何打印数值结果，例如z的1*5矢量？我是Python和这些数学软件包的新手，只是想了解一些关于稀疏矩阵运算的知识。我的问题是如何正确有效地执行这样的操作，因为我想有一种方法可以避免每次都将稀疏表示恢复为密集表示

谢谢

您可以这样做：

import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix

x = np.arange(5)+1

y = [1, 0, 0, 1, 2]
y = csr_matrix(y)

x2 = 1.0 / np.matrix(x)

z = y.multiply(x2)

结果:

>>> z
matrix([[ 1.  ,  0.  ,  0.  ,  0.25,  0.4 ]])

您可以这样做：

import numpy as np
from scipy.sparse import csr_matrix

x = np.arange(5)+1

y = [1, 0, 0, 1, 2]
y = csr_matrix(y)

x2 = 1.0 / np.matrix(x)

z = y.multiply(x2)

结果:

>>> z
matrix([[ 1.  ,  0.  ,  0.  ,  0.25,  0.4 ]])