Numpy：将稀疏矩阵转换为 ndarray

Question

我真的无法谷歌它。如何将稀疏矩阵转换为 ndarray？

假设，我有零点的稀疏矩阵 t。然后

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()

Answer 1

使用np.asarray：

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

g示例中的密集矩阵在哪里（调用后t.todense()）。

您特别要求输出

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

它只有一维。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：

您可以使用以下命令从稀疏矩阵直接跳到数组：

a = t.toarray()