Numpy：将稀疏矩阵转换为 ndarray答案

【问题标题】：Numpy: Transform sparse matrix to ndarrayNumpy：将稀疏矩阵转换为 ndarray
【发布时间】：2014-07-15 11:14:00
【问题描述】：

我真的无法谷歌它。如何将稀疏矩阵转换为ndarray？

假设，我有零的稀疏矩阵 t。那么

g = t.todense()
g[:10] 

matrix([[0],
    [0],
    [0],
    [0],
    [0],
    [0],
    [0],
    [0],
    [0],
    [0]])

而不是 [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

解决方案：

t.toarray().flatten()

【问题讨论】：

【解决方案1】：

使用np.asarray:

>>> a = np.asarray(g)
>>> a
array([[0],
       [0],
       [0],
       [0],
       [0],
       [0],
       [0],
       [0],
       [0],
       [0]])

g 是示例中的密集矩阵（在调用 t.todense() 之后）。

你特别要求输出

[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

只有一维。为此，您需要 flatten 数组：

>>> flat_array = np.asarray(g).flatten()
>>> flat_array
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])

编辑：

你可以直接从稀疏矩阵跳到数组：

a = t.toarray()

【讨论】：

【解决方案2】：

转置矩阵以将第一列转换为第一行

g = g.T

【讨论】：