Python稀疏矩陣及參數(shù)保存代碼實(shí)現(xiàn)
更新時(shí)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(shí)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(jià)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(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。
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